Jul, 2018

无需算术的黑盒量子状态制备

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TL;DR本研究提出了一种无需算术运算的新算法，旨在实现黑盒量子状态的准备，相比之前的最佳方法减少了 286-374 倍的门数量，适用于高精度模拟物理的情况，提高了量子模拟的逼真度。
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发现论文，激发创造
  • 量子幅值估计的高效态准备

    本研究提出了一种简化状态准备的方法以及电路优化技术，可以显著减少 QAE 状态准备的电路复杂度，并演示了在实际量子硬件上进行数字积分示例以及基于随机波动率过程的 Heston 模型的期权定价问题的技术应用。

    May, 2020

  • 预处理的量子线性系统算法

    本文提出了一种量子算法，通过量子态准备方法，简单辅助测量与量子前置条件算子，可解决任意问题规格的线性系统问题，并且能够在计算电磁散射截面等问题上大大提升求解效率。

    Jan, 2013

  • 实用量子变分算法

    本研究提出了一种基于绝热态制备的量子态简便构建方案，并在 Hubbard 模型和小分子上进行了测试，比之前基于耦合集群的方案更快收敛

    Jul, 2015

  • 混合量子 - 经典算法的实用优化

    本文介绍了基于变分方法的新型混合量子 - 经典算法类别，重点是探究了优化方法和精度水平对变分算法的性能影响，最后提出了用拟牛顿优化方法执行量子逼近优化算法的结果。

    Jan, 2017

  • RobustState: 基于噪声感知的变分训练提升量子态制备品质

    RobustState 是一种结合高鲁棒性和高训练效率的新型 VQSP 训练方法，通过利用真实量子机器的测量结果在经典模拟器上进行反向传播，从而将真实量子噪声纳入梯度计算，可用于从头训练参数或微调现有参数以提高目标机器上的保真度。在 10 台真实量子机器上对 4 个不同量子算法的状态准备任务进行了全面评估，结果显示 RobustState 对于 4-Q 和 5-Q 状态实现了高达 7.1 倍的相干误差减少和 96% 和 81% 的状态保真度改进。与基准方法相比，RobustState 平均提高了 4-Q 和 5-Q 状态的保真度分别达到 50% 和 72%。

    Nov, 2023

  • 在量子计算机上准备量子多体系统的基态

    本文研究表明，与经典系统不同，量子计算机可以有效地处理相互作用的量子粒子，从而使量子系统的基态状态成为可能。

    Sep, 2008

  • 近似最优地面态制备

    通过设计算法，在给定哈密顿量和一些额外信息的情况下，可以有效地在量子计算机上准备基态和估算其基态能量。

    Feb, 2020

  • 用于变分量子本征求解器算法的高效对称性保持状态准备电路

    本研究介绍了一种基于对称性的有效量子态制备电路方案，可以在量子计算中高效地实现化学模拟，并在 $H_2$ 和 $LiH$ 的量子模拟中表现出更高的准确性和电路深度。

    Apr, 2019

  • 用生成建模方法来评估和训练浅层量子电路

    本研究提出了一种基于量子电路学习的算法，可以利用本地门和量子位连接等量子硬件能力来协助量子设备的表征，并训练浅层电路进行生成式任务。此方法可以学习绿伯格 - 霍恩 - 泽林格（Greenberger-Horne-Zeilinger）状态的最佳制备方法，也可以有效地制备连续热态的近似表示，其波函数在其幅度中编码玻尔兹曼概率。最后，研究提供了一种新的硬件无关指标，称为 qBAS 得分，可用于衡量近期量子设备的性能。

    Jan, 2018

  • 用于将量子寄存器初始化为任意超立方态的有效方案

    本文提出了一种方案，可以用 $O (Nn^2)$ 标准的一比特和二比特门操作，在不引入额外的量子位条件下，最普遍地初始化具有任意叠加基态的量子寄存器。

    Apr, 2001