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量子傅里叶变换的平均情况验证支持最坏情况的相位估计

诺亚·林登(Noah Linden)1 和罗纳德·德·沃尔夫2

1布里斯托大学数学学院。 n.linden@bristol.ac.uk
2QuSoft、CWI 和荷兰阿姆斯特丹大学。 rdewolf@cwi.nl

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抽象

量子傅立叶变换 (QFT) 是量子计算的关键原语,通常用作较大计算中的子例程,例如用于相位估计。 因此,我们可能无法控制输入到 QFT 的状态。 因此,在实现良好的 QFT 时,我们可以想象它需要在任意输入状态下表现良好。 $验证$ QFT 实现的这种最坏情况下的正确行为通常会呈指数级增加(在量子位的数量上),这引起了人们的担忧,即这种验证在任何有用大小的系统上实际上都是不可能的。 在本文中,我们表明,事实上,我们只需要 QFT 具有良好的 $average$-$case$ 性能,即可在关键任务(相位估计、周期查找和振幅估计)中实现良好的 $worst$-$case$ 性能. 此外,我们提供了一个非常有效的程序来验证 QFT 所需的平均情况行为。

量子傅立叶变换 (QFT) 是一个关键原语,通常用作较大量子计算中的子例程。 因此,我们可能无法控制输入到 QFT 的状态。 我们表明 QFT 在 $average$ 输入状态下的良好性能 (1​​) 是可有效测试的,并且 (2) 足以为基于 QFT 的任务(例如相位估计、周期查找)实现良好的 $worst$-$case$ 性能和幅度估计。

►BibTeX数据

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