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양자 푸리에 변환을 행렬 곱 연산자로 직접 보간적으로 구성하기


Основні поняття
양자 푸리에 변환(QFT)은 행렬 곱 연산자(MPO)로 압축될 수 있으며, 이를 위한 간단한 폐쇄형 구성을 제시한다. 이 구성은 보간적 분해를 사용하여 주어진 랭크에 대해 거의 최적의 압축 오류를 보장한다.
Анотація

이 논문은 양자 푸리에 변환(QFT)을 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다. QFT는 양자 컴퓨팅에서 중요한 알고리즘 기본 연산이며, 고전 FFT 알고리즘에 비해 지수적 가속을 제공할 수 있다.

논문의 주요 내용은 다음과 같다:

  1. QFT를 행렬 곱 연산자(MPO) 또는 양자화된 텐서 열(QTT) 연산자로 압축할 수 있다는 것이 알려져 있다. 그러나 기존 증명은 오류 한계를 제공하지 않는다.

  2. 저자들은 보간적 분해를 사용하여 QFT MPO의 간단한 폐쇄형 구성을 제시한다. 이 구성은 주어진 랭크에 대해 거의 최적의 압축 오류를 보장한다.

  3. 제안된 구성은 QFT와 이산 푸리에 변환(DFT)의 적용을 가속할 수 있다. 또한 근사 QFT(AQFT)와의 연결을 보여준다.

  4. 저자들은 제안된 QFT MPO 구성의 오류 한계를 분석하고, AQFT와 비교하여 보간 방식의 차이로 인한 효율성 차이를 설명한다.

전반적으로 이 논문은 QFT의 효율적인 구현을 위한 새로운 접근법을 제시하며, 양자 회로 시뮬레이션과 QTT 응용 분야에 활용될 수 있다.

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Статистика
양자 푸리에 변환(QFT)의 게이트 복잡도는 O(n^2)으로, 고전 FFT의 O(N log N) = O(2^n n)보다 지수적으로 빠르다. QFT는 행렬 곱 연산자(MPO) 또는 양자화된 텐서 열(QTT) 연산자로 압축될 수 있다. 제안된 QFT MPO 구성의 오류 한계는 O((n-1)Λ^(n-2)_K E_K), 여기서 Λ_K는 K+1점 Chebyshev-Lobatto 보간의 Lebesgue 상수이고 E_K는 보간 오류이다. AQFT의 오류 한계는 O(πn 2^(-b)), 여기서 b는 근사 수준이다.
Цитати
"양자 푸리에 변환(QFT)은 양자 컴퓨팅에서 가장 중요한 알고리즘 기본 연산 중 하나이다." "QFT는 고전 FFT 알고리즘에 비해 지수적 가속을 제공할 수 있다." "제안된 QFT MPO 구성은 QFT와 이산 푸리에 변환(DFT)의 적용을 가속할 수 있다."

Ключові висновки, отримані з

by Jielun Chen,... о arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03182.pdf
Direct interpolative construction of the discrete Fourier transform as a  matrix product operator

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