arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~
arXiv 2404.06282quant-phcs.CCcs.DScs.ITcs.LGmath.IT
收藏

测试与学习局域哈密顿量的简单算法

Simple algorithms to test and learn local Hamiltonians

CWI(CWI(荷兰数学和计算机科学国家研究中心));Qusoft

Francisco Escudero Gutiérrez

AI总结:

本文提出基于泡利解析技术的简单算法,用 O(1/(ε₂-ε₁)⁸) 次查询测试哈密顿量的 k 局域性,并用 exp(O(k²+k log(1/ε))) 次查询实现误差 ε 内的学习,解决了 Bluhm 等人提出的两个开放问题。

摘要:

我们考虑如下问题:通过查询 n 量子比特 k 局域哈密顿量演化算符,在泡利谱的 2 范数(等价于归一化 Frobenius 范数)意义下对其进行测试与学习。对于测试一个哈密顿量是与 k 局域 ε₁ 接近还是与 k 局域 ε₂ 远离,我们证明 O(1/(ε₂-ε₁)⁸) 次查询就足够了。这解决了 Bluhm、Caro 和 Oufkir 近期工作中提出的两个问题。对于误差不超过 ε 的学习任务,我们证明 exp(O(k²+k log(1/ε))) 次查询就足够了。我们的证明简单、简洁,并基于泡利解析技术。

英文摘要:

We consider the problems of testing and learning an $n$-qubit $k$-local Hamiltonian from queries to its evolution operator with respect the 2-norm of the Pauli spectrum, or equivalently, the normalized Frobenius norm. For testing whether a Hamiltonian is $ε_1$-close to $k$-local or $ε_2$-far from $k$-local, we show that $O(1/(ε_2-ε_1)^{8})$ queries suffice. This solves two questions posed in a recent work by Bluhm, Caro and Oufkir. For learning up to error $ε$, we show that $\exp(O(k^2+k\log(1/ε)))$ queries suffice. Our proofs are simple, concise and based on Pauli-analytic techniques.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑