Exponentiell skalierender Stichprobenaufwand für das Circuit Knitting durch begrenzte Verschränkungskosten

Concetti Chiave

Der Stichprobenaufwand für das Circuit Knitting ist exponentiell durch die exakten Verschränkungskosten der zu simulierenden bipartiten Quantenkanäle beschränkt, selbst bei asymptotischer Überkopfrate im parallelen Schnittbereich.

Sintesi

Die Studie untersucht den fundamentalen Zusammenhang zwischen dem Stichprobenaufwand des Circuit Knitting und den Verschränkungskosten bipartiter Quantenkanäle. Die Autoren zeigen, dass der regularisierte Stichprobenaufwand für die Simulation eines allgemeinen bipartiten Kanals über lokale Operationen und klassische Kommunikation (LOCC) exponentiell durch die exakten Verschränkungskosten des Kanals beschränkt ist.

Konkret beweisen die Autoren, dass der regularisierte LOCC-Stichprobenaufwand und der PPT-Stichprobenaufwand jeweils exponentiell durch die exakten Verschränkungskosten unter separablen bzw. PPT-erhaltenden Operationen beschränkt sind. Darüber hinaus zeigen sie, dass der regularisierte Stichprobenaufwand für die Simulation eines allgemeinen bipartiten Kanals über LOCC exponentiell durch die κ-Verschränkung und die max-Rains-Information beschränkt ist, was effizient berechenbare Benchmarks liefert.

Die Ergebnisse offenbaren einen tiefen Zusammenhang zwischen der virtuellen Quanteninformationsverarbeitung über Quasiwahrscheinlichkeitszerlegung und der Quanteninformationstheorie, und heben die kritische Rolle der Verschränkung im verteilten Quantencomputing hervor.

Statistiche

Der regularisierte LOCC-Stichprobenaufwand γ∞LOCC(NAB→A′B′) ist exponentiell durch den exakten Verschränkungsaufwand ESEP
C,0(NAB→A′B′) beschränkt.
Der regularisierte PPT-Stichprobenaufwand γ∞PPT(NAB→A′B′) ist exponentiell durch den exakten Verschränkungsaufwand EPPT
C,0(NAB→A′B′) beschränkt.

Citazioni

Der Stichprobenaufwand für das Circuit Knitting skaliert mindestens Ω(4 b
ESEP,C log(1/ϵ)/δ2) bezüglich des Schätzfehlers δ und der Ausfallwahrscheinlichkeit ϵ, wobei b
ESEP,C die maximale ein-Schuss-Verschränkungskosten unter separablen Kanälen unter den n Kanälen bezeichnet.

Approfondimenti chiave tratti da

Circuit Knitting Faces Exponential Sampling Overhead Scaling Bounded by Entanglement Cost

by Mingrui Jing... alle arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03619.pdf

Domande più approfondite

Wie können intelligente Gate-Gruppierungs- und Schaltkreiskompilierungsmethoden den Stichprobenaufwand des Circuit Knittings verbessern?

Intelligente Gate-Gruppierungs- und Schaltkreiskompilierungsmethoden können den Stichprobenaufwand des Circuit Knittings verbessern, indem sie eine effiziente Zuordnung von Quantengattern auf die verfügbaren Quantenressourcen ermöglichen. Durch die Gruppierung von Gates, die zusammenarbeiten oder ähnliche Funktionen haben, kann die Anzahl der benötigten Proben reduziert werden. Darüber hinaus können diese Methoden die Reihenfolge der Gatteroperationen optimieren, um die Anzahl der benötigten Proben weiter zu minimieren. Durch die Kompilierung von Schaltkreisen auf eine Weise, die die Anzahl der benötigten Operationen reduziert, kann der Stichprobenaufwand insgesamt verringert werden. Eine intelligente Gate-Gruppierung und Schaltkreiskompilierung können somit dazu beitragen, die Effizienz des Circuit Knittings zu verbessern und die Kosten für die Stichproben zu senken.

Wie können die Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Stichprobenaufwand und Verschränkungskosten für die Entwicklung skalierbarerer verteilter Quantencomputing-Systeme genutzt werden?

Die Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen Stichprobenaufwand und Verschränkungskosten können für die Entwicklung skalierbarerer verteilter Quantencomputing-Systeme auf verschiedene Weisen genutzt werden. Indem man versteht, dass der Stichprobenaufwand exponentiell mit den Verschränkungskosten steigt, kann man gezielt nach Wegen suchen, um diese Kosten zu minimieren. Dies könnte die Entwicklung effizienterer Algorithmen und Techniken zur Reduzierung des Verschränkungsaufwands umfassen. Darüber hinaus können diese Erkenntnisse dazu beitragen, die Ressourcenallokation in verteilten Quantencomputing-Systemen zu optimieren, um die Kosten für den Stichprobenaufwand zu minimieren und die Leistungsfähigkeit des Systems zu verbessern. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse können skalierbarere und effizientere verteilte Quantencomputing-Systeme entwickelt werden, die besser in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen.

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