通过单量子位门近似缩短量子电路

通过单量子位门近似缩短量子电路

时间戳：18年2023月8日凌晨56:XNUMX
通过单量子位门近似柏拉图区块链数据智能缩短量子电路。垂直搜索。人工智能。

瓦季姆·克柳奇尼科夫1,2, 克里斯汀·劳特3, 罗密·明科4,5, 亚当·佩兹尼克1和克里斯托夫·佩蒂特6,7

1Microsoft Quantum，美国华盛顿州雷德蒙德
2微软量子，多伦多，安大略省，CA
3Facebook 人工智能研究中心，美国华盛顿州西雅图
4牛津大学，牛津，英国
5英国布里斯托尔大学海尔布隆数学研究所
6伯明翰大学，伯明翰，英国
7布鲁塞尔自由大学，布鲁塞尔，比利时

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抽象

我们给出了一种新颖的程序，通过将问题简化为新颖的幅度近似问题，从有限通用门集近似一般的单量子位幺正，从而将序列长度立即提高 7/9。扩展工作[28]和[15]，我们展示了采用通道的概率混合来解决后备问题[13] 和幅度近似问题节省了近似成本的两倍。特别是，在 Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$ 门集上，我们实现了平均非 Clifford 门计数 $0.23log_2(1/varepsilon)+2.13$ 和 T 计数 $0.56log_2(1/varepsilon)+5.3 $ 具有钻石范数精度的混合后备近似值 $varepsilon$。
除了这些新见解之外，本文还提供了门近似的整体概述。我们给出了与某些四元数代数相关的一般门集的门近似的端到端过程，并提供了使用常见容错门集（V、Clifford+T 和 Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$）的教学示例。我们还提供 Clifford+T 和 Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$ 门集的详细数值结果。为了保持本文的独立性，我们概述了整数点枚举和相对范数方程求解的相关算法。我们在附录中提供了幅度近似问题的许多进一步应用，以及精确综合的改进算法。

►BibTeX数据

►参考

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以上引用来自 SAO / NASA广告 （最近成功更新为2023-12-19 01:59:59）。 该列表可能不完整，因为并非所有发布者都提供合适且完整的引用数据。

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