Over the years, the framework of Linear combination of unitaries (LCU) has been extremely useful for designing a plethora of quantum algorithms. In this work, we explore whether this widely applicable paradigm can be implemented on quantum computers that will be available immediately after the current NISQ stage. To this end, we develop three variants of LCU and apply each, to quantum algorithms of practical interest. First, we develop a physically motivated, continuous-time analogue of LCU (``Analog LCU''). This technique, implementable on hybrid qubit-qumode systems, is simpler than its discrete-time counterpart. We use this method to develop analog quantum algorithms for ground state preparation and quantum linear systems. We also develop a randomized quantum algorithm to sample from functions of Hamiltonians applied to quantum states (``Single-Ancilla LCU''). This approach repeatedly samples from a short-depth quantum circuit and uses only a single ancilla qubit. We use this to estimate expectation values of observables in the ground states of a Hamiltonian, and in the solution of quantum linear systems. This method is suitable for early fault-tolerant quantum computers. Our third approach stems from the observation that for several applications, it suffices to replace LCU with randomized sampling of unitaries according to the distribution of the LCU coefficients (``Ancilla-free LCU''). This is particularly useful when one is interested in the projection of a quantum state implemented by an LCU procedure in some subspace of interest. We demonstrate that this technique applies to the spatial search problem and helps establish a relationship between discrete and continuous-time quantum walks with their classical counterparts. Our work demonstrates that generic quantum algorithmic paradigms, such as LCU, can potentially be implemented on intermediate-term quantum devices.


翻译:多年来,线性齐配框架(LCU)对于设计大量量子算法极为有用。 在这项工作中,我们探讨这一广泛应用的范式能否在量子计算机上实施,在目前 NISQ 阶段后立即提供。为此,我们开发了三种LCU的变种,并应用到实际感兴趣的量子算法。首先,我们开发了一种具有物理动机的连续时间类比LCU(“Analog LCU' ” ) 。这个技术,可以在混合的量子体-Qumomode系统中实施,比离散时间对应系统更简单。我们使用这种方法来开发用于地面状态和量子线性系统的模拟量子算法。我们开发了一种随机量子算法,从汉密尔顿用于量子(GSingle-Ancilla LCU ) 的功能中取样。这个方法反复从短深度的量子电路段中提取样本,并且只使用一种丙基质- 。我们用这个方法来估计在汉密尔顿尔顿第三级的量基体的量值和直线性系统的溶解法中,这个方法可以用来显示我们数级的量子的量子的量子的量子的值值的值值的值值的计算法系的计算。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
22+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
108+阅读 · 2020年2月5日
Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月9日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员