Quantum state preparation is an important ingredient for other higher-level quantum algorithms, such as Hamiltonian simulation, or for loading distributions into a quantum device to be used e.g. in the context of optimization tasks such as machine learning. Starting with a generic "black box" method devised by Grover in 2000, which employs amplitude amplification to load coefficients calculated by an oracle, there has been a long series of results and improvements with various additional conditions on the amplitudes to be loaded, culminating in Sanders et al.'s work which avoids almost all arithmetic during the preparation stage. In this work, we improve upon this routine in two aspects: we reduce the required qubit overhead from $g$ to $\log_2(g)$ in the bit precision $g$ (at a cost of slightly increasing the count of non-Clifford operations), and show how various sets of coefficients can be loaded significantly faster than in $O(\sqrt N)$ rounds of amplitude amplification, up to only $O(1)$ many. This exponential speedup translates beyond the black box case.


翻译:量子状态制备是其他较高量子算法的重要成分,例如汉密尔顿模拟,或将分布器装入量子装置,以便用于优化任务,例如机器学习。从2000年格罗佛设计的通用“黑盒”方法开始,该方法采用振幅放大法来装载由一个神器计算的系数,在要装入的振幅上出现了一系列的结果和改进,有各种附加条件,最终导致桑德斯等人的工作在准备阶段避免了几乎所有的算术。在这项工作中,我们在两个方面改进了这一常规:我们把所需的当量的当量管理费从$g美元减少到$g@log_2(g),在比精度为$g$(略微增加非克利福德操作的计算成本)中,并显示各种系数的装载速度可以大大快于美元(sqrt N)的振动量振动弹,最多为$O(1)美元。这一指数加速值可以翻译出黑盒子外的体外。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月1日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员