变分量子保真度评估

Jun, 2019

Variational Quantum Fidelity Estimation

M. Cerezo, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles

TL;DR本文提出了一种基于截断保真度来计算量子状态保真度上下界的新方法，其可以用于低秩情况下的保真度估计，并证明了这是一个经典算法无法高效解决的问题，同时展示了该方法的应用能够检测到量子相变并且往往比以前已知的可计算边界更加紧密。

Abstract

Computing quantum state fidelity will be important to verify and characterize states prepared on a quantum computer. In this work, we propose novel lower and upper bounds for the fidelity $F(\rho,\sigma)$ based on the "truncated fidelity" $F(\rho_m, \sigma)$, which is evaluated for a s

quantum state fidelity truncated fidelity variational quantum fidelity estimation low-rank fidelity estimation quantum phase transitions

发现论文，激发创造

从少量 Pauli 测量中进行直接保真度估计

提出了一种简单的方法，来保证实验装置准备了所需的量子态，该方法仅需要测量一个恒定数量的 Pauli 期望值，并根据权重规则随机选择，能够对纯态与实验室中实际状态之间的保真度进行估计，速度比全息学快 d 倍，可以轻松自然地扩展到量子信道。

Apr, 2011

用变分量子算法估算迹距离和保真度

本文提出了用于测量量子数据的 “迹距离” 和 “量子保真度” 的混合量子经典算法，并介绍了变分迹距离估计（VTDE）算法和变分保真度估计（VFE）算法。这两个算法对于近期量子设备上的随机生成的混合状态表现出高精度。

Dec, 2020

变分量子态对角化

本研究提出了一种基于变分混合量子 - 经典算法的量子状态对角化算法，该算法可以通过量子计算评估门序列的成本（比经典成本评估更快），并且经典计算机使用此信息来调整门序列的参数，主要适用于凝聚态物理和机器学习领域中的状态对角化问题，它可以通过最小化成本函数来返回一个近似对角化的门序列，从而获得量子态的最大特征值和相关的特征向量的近似值。

Oct, 2018

可变量量态本征求解器

本文介绍了一种名为变分量子态本征求解器 (VQSE) 的算法，用于在量子计算机上有效地计算出密度算子最大本征值及其对应的本征态。该算法利用了对角化和主支配之间的联系来定义代价函数，需单次迭代仅单次复制密度算子，可以实现。作者还演示了两个该算法的用例：主成分分析和误差缓解。

Apr, 2020

量子状态认证

研究了量子态鉴定问题，提出了使用较少的量子状态估计方法，其中包括使用 n=O (d/ε) 个副本进行基于保真度的鉴定和使用 n=O (d/ε^2) 个副本进行基于迹距离的鉴定，并且这些复制复杂度是最优的。

Aug, 2017

通过不连贯测量实现实例最优状态认证

本文主要研究关于量子态证明的基础问题，展示了使用非自适应的非相干测量量子态证明所需的拷贝数目与混合度测量所需的拷贝数目之间存在关联，实现了一个实例优化的上限。

Feb, 2021

使用更少量的量子比特进行变分量子本征求解器

通过渐进增加量子比特的数目，同时采用张量网络表示方式和对实际系统对称性的保留，我们提出了一种方法来研究近期噪声中等规模量子计算机上的量子多体系统的基态性质，并在实用场景中展示了其可行性。

Feb, 2019

分布式量子内积估计

本文研究了在两个物理平台上用局部量子操作和经典通信估计两个未知状态的内积的分布式量子内积估计任务，并证明了它的最小样本复杂度。

Nov, 2021

量子态的在线学习

该研究论文研究了如何通过量子状态的测量来生成假设，以指导下一次测量的选取，即减少答案预测失误率。

Feb, 2018

高效量子态重构

该研究提出了一种用于量子态重构的方法，该方法使用数量线性于维数的状态拷贝就可以以高概率获得对实际状态的精确估计，同时该方法也可以广泛应用于其他问题，如固有主成分分析和特征学习。

Aug, 2015