Exponentially-enhanced quantum sensing with many-body phase transitions
本文证明具有一阶量子相变的多体系统可实现灵敏度的指数增强，并通过Grover、p-spin和biclique三个模型验证该优势在考虑制备时间、中等退相干及自适应策略下仍然成立。
2025-06-04 quant-ph
Hierarchical Fusion Method for Scalable Quantum Eigenstate Preparation
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；Michigan State University（密歇根州立大学）
本研究提出了一种分层融合方法，通过在Rodeo算法前使用绝热梯度预处理，克服了初始态与目标本征态重叠度低导致的收敛问题，从而在大规模系统中保持指数收敛性。
2026-04-27 quant-ph
Quantum metrology including state preparation and readout times
越来越多的人相信，未来十年将出现基于量子物理定律的传感设备，这些设备的性能将超过我们目前的一些传感设备。例如，在频率估计中，与在可分离状态下制备的探针相比，使用在纠缠状态下制备的探针原则上可以导致精度增益。即使在存在某些形式的退相干的情况下，已经表明，精度增益可以随着探针粒子$N$的数量而增加。然而，通常情况下，纠缠态和可分离态的制备和读出时间被假定为可以忽略不计。我们发现，只有当纠缠态的制备和读出时间低于一定的阈值时，处于最大纠缠态（GHZ）的探测器才能比可分离态具有优势。当探针系统遭受失相时，该阈值比隔离探针的阈值低得多（并且更难以达到）。此外，我们发现，在现实的情况下，最大纠缠探针提供了一个精确的优势，只有一些有限数量的探针粒子$N_\text{cutoff}$，这是较低的退相探针比它是一个孤立的探针。
2016-11-16 quant-ph
Precision measurements with photon-subtracted or photon-added Gaussian states
减光子和加光子高斯态是实验上可用的最简单的非高斯态之一。一般认为，它们是提高参数提取灵敏度的最佳候选者。我们在这里推导出这种状态的量子Cramér-Rao界，并发现对于大光子数，光子减法或加法只会导致量子费舍尔信息（QFI）的小的修正。另一方面，在光子相减的情况下，在光子数为零的极限下，QFI的发散出现在非常小的压缩中，这意味着几乎没有光的任意精确测量。然而，至少对于标准和实验建立的制备方案，在该极限下制备的成功概率的降低恰好抵消了发散，当考虑制备的持续时间时，导致每赫兹平方根的有限灵敏度。
2014-03-06 quant-ph
Addressing Quantum's "Fine Print": State Preparation and Information Extraction for Quantum Algorithms and Geologic Fracture Networks
针对量子算法求解地质裂缝流动系统需满足额外约束才能保留量子优势的问题，提出了适配整体指数加速的高效系统态制备与信息提取方法，补充了该领域此前未覆盖的两项关键要求。
2023-10-03 quant-ph
Solving wave propagation problems via geometric quantum state preparation on dispersion manifolds
Quantum Art（量子艺术）
本文提出一种量子算法，通过直接制备共振流形上的量子态求解亥姆霍兹方程，避免后选择开销，成功概率与源数线性相关且与域大小无关，并推广至双曲型方程。
2026-09-10 quant-ph
Quantum State Preparation with Optimal Circuit Depth: Implementations and Applications
本文提出仅用单、双量子比特门实现任意态 Θ(n) 深度及稀疏态 Θ(log(nd)) 深度的制备算法，并展示其在哈密顿量模拟、线性方程组和QRAM中的指数加速。
2023-04-23 quant-ph
Exponentially-enhanced Weak-field Sensing with Quantum Stark Localization
Qatar Center for Quantum Computing, College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University（卡塔尔量子计算中心，科学与工程学学院，哈马德·本·哈利法大学）
本文研究了指数渐变施特金势对弱场传感的增强效应，证明了在单粒子和多体系统中，量子 Fisher 信息随系统规模指数增长，且无需冷却或绝热制备即可实现高灵敏度。
2026-04-19 quant-ph
Deterministic Ground State Preparation via Power-Cosine Filtering of Time Evolution Operators
Yonsei University（延世大学）
本文提出了一种高效非变分协议，利用幂余弦量子信号处理（QSP）滤波器来确定性地准备量子多体基态，通过单个辅助量子比特控制相干时间演算算符，减少了空间开销，并在等效电路深度下优于标准TASP方法。
2026-05-20 quant-ph
Exponentially Compressed and Garbage-Free Alias Sampling for Polynomial State Preparation
Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；Microsoft Quantum（微软量子）；Duke University（杜克大学）
本文提出一种指数压缩且无垃圾的别名采样方法，用于多项式态制备，将成本从指数降至多项式，并开发了辅助寄存器反计算技术，开辟了采样制备初态的新方向。
2026-10-06 quant-ph
Quantum state preparation with multiplicative amplitude transduction
量子态制备是一类重要的量子算法，在许多算法中被用作黑盒子程序，或单独用于生成任意概率分布。我们提出了一种新的态制备方法，利用更少的量子计算资源比现有的方法。介绍了两种不同侧重点的算法。一种变体使用更少的量子位，没有受控门，而另一种变体可能需要更少的门。给出了一个一般性的分析，以估计所需的量子比特的数量，以实现所需的精度的计算基础状态的振幅。利用一个根据玻尔兹曼分布生成伊辛模型自旋组态的原型问题证明了算法的有效性。
2020-06-01 quant-ph
Exponentially cheaper coherent phase estimation via uncontrolled unitaries
本文提出利用受控单元ary信息将受控单元ary替换为未受控单元ary，从而在引入受控态制备成本的情况下，实现m位相位估计中两量子比特门数量的指数级减少。
2026-04-07 quant-ph
Quantum principal component analysis only achieves an exponential speedup because of its state preparation assumptions
University of Washington（华盛顿大学）
在量子态上分析量子算法的一个主要障碍是缺乏一个可与经典算法相比较的输入模型。受作者最近工作的启发[E。Tang，STOC'19]，我们引入这样的模型，其中我们假设我们可以有效地执行输入数据的$\ell^2$ -范数样本，这是假设经典数据的有效状态准备的量子算法的自然模拟。虽然这个模型产生的算法不如经典计算的（更强的）标准模型实用，但它捕捉了量子线性代数算法的许多特征和细微差别。通过这个模型，我们描述了Lloyd，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物，用于主成分分析[Nat. Phys. 10，631（2014）]和最近质心聚类[arXiv：1307.0411]。由于它们只是多项式慢，这些算法表明它们的量子对应物的指数加速只是状态准备假设的产物。
2021-08-06 cs.DS cs.IR cs.LG
Efficient Preparation of Quantum States via Randomized Truncation
QICI Quantum Information and Computation Initiative, School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院量子信息与计算倡议）；Shenzhen International Quantum Research Institute（深圳国际量子研究院）；Key Laboratory of Atomic and Subatomic Structure and Quantum Control (Ministry of Education), Guangdong Basic Research Center of Excellence for Structure and Fundamental Interactions of Matter, School of Physics, South China Normal University（华南师范大学物理学院原子与亚原子结构及量子控制教育部重点实验室、广东省物质结构与基本相互作用卓越基础研究中心）；Guangdong Provincial Key Laboratory of Quantum Engineering and Quantum Materials, Guangdong-Hong Kong Joint Laboratory of Quantum Matter, Frontier Research Institute for Physics, South China Normal University（华南师范大学物理前沿研究院量子工程与量子材料广东省重点实验室、粤港量子物质联合实验室）；Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿研究中心）；School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院）
本文提出一种随机化量子态制备方法，通过概率放大小振幅以减少门操作数量，显著提升复杂态初始化的效率和可行性。
2026-01-14 quant-ph
Fast Black-Box Quantum State Preparation Based on Linear Combination of Unitaries
黑盒量子态制备是量子算法中的一个基本步骤。从Grover开始，设计了一系列技术来降低复杂性。在这项工作中，我们提出了使用幺正线性组合（LCU）的技术进行黑盒状态准备。我们提供了两种算法的基础上的LCU的不同结构。我们的算法通过将所需的额外量子位和Toffoli门分别减少到2log（n）和n，在位精度n下，改进了现有的最佳结果。我们使用IBM Quantum Experience云服务演示算法。本算法的复杂度进一步降低，使得黑盒量子态制备更接近现实。
2021-05-13 quant-ph
The hidden cost of quantum teleportation and remote state preparation
在标准量子隐形传态或远程态制备过程中传输的信息量等于传输态的制备信息，而不是各自协议所要求的经典通信。这通过注意到指定验证传输状态的操作所需的信息与准备信息在给定的精度水平m（以比特为单位）下是相同的来示出。根据投影希尔伯特空间的分辨率，可以使准备信息任意精确，因此比经典的通信成本无限大。因此，经典的通信是不足以解释的准备信息，这是归因于爱因斯坦-波多尔斯基-罗森通道的传输。简要讨论了相对论量子信息处理的一些基本影响。
2001-04-26 quant-ph
Optimal control of quantum state preparation and entanglement creation in two-qubit quantum system with bounded amplitude
研究了振幅有界的双量子比特系统的最优控制问题。研究了两种情况：量子态的制备和纠缠的产生。成本函数，保真度和并发性，分别优化了不同值的总持续时间的关断控制。对于量子态制备问题，高精度地确定了三个临界时间点，并得到了不同时间段的最优控制。得到了量子速度极限的较好估计，从而得到了时间最优控制。对于纠缠产生问题，确定了两个临界时间点，其中之一是从乘积态开始达到最大纠缠（单位并发）的最小时间。此外，最优控制达到单位并发找到。
2023-02-07 quant-ph
Efficient State Preparation for Quantum Amplitude Estimation
量子幅度估计（QAE）可以实现二次加速的应用，经典的解决蒙特卡罗模拟。实现这一优势的关键要求是有效的状态准备。如果态制备太昂贵，它会削弱量子优势。制备任意量子态相对于量子比特的数量具有指数复杂度，因此不适用。目前已知的有效技术需要基于对数凹概率分布的问题，涉及从经验数据中学习未知分布，或者完全依赖于量子算术。在本文中，我们介绍了一种方法来简化状态准备，连同电路优化技术，这两个可以帮助减少电路的复杂性QAE状态准备显着。我们展示了引入的技术，用于实量子硬件上的数值积分示例，以及赫斯顿模型下的期权定价，即，基于一个随机波动过程，使用模拟。
2020-05-15 quant-ph
$1/N^2$ Precision Interferometry with Collectively Enhanced Atomic Mirror
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出一种无需纠缠态制备的量子干涉测量方法，利用集体增强原子镜实现$1/N^2$精度，超越海森堡极限，具有抗位移和耦合杂乱的优势。
2026-03-30 quant-ph
A quantum-chaotic cesium-vapor magnetometer
量子增强测量代表了量子力学定律所允许的最佳测量精度的途径。已知的协议通常依赖于纠缠态的制备，并承诺高甚至最佳的精度，但在现实世界的应用中，由于难以产生纠缠态和保护它们免受退相干的影响而不足。在这里，我们避免纠缠态的准备，但补充可积的参数编码动力学的非线性踢驱动系统的量子混沌的动力学制度。我们表明，大的测量精度的改善是可能的，通过建模的自旋交换弛豫自由碱蒸汽磁强计的非线性踢实现利用交流斯塔克效应。
2019-03-06 quant-ph
Rapid adiabatic preparation of injective PEPS and Gibbs states
我们提出了一个多体态制备的量子算法。它特别适用于单射PEPS和热态的局部交换哈密顿在一个格子上。我们表明，对于一个均匀的间隙和足够光滑的路径，绝热运行时间和电路深度的$O(\operatorname{polylog}N)$可以实现$O(N)$自旋。这是一个几乎指数的改善，在以前的界限。基本门的总数按比例缩放为$O(N\operatorname{polylog}N)$。这也是最好的已知的上界的$O(N^2)$的混合时间的蒙特卡罗马尔可夫链算法采样的经典系统在热平衡更快。
2016-03-07 quant-ph
Selective protected state preparation of coupled dissipative quantum emitters
量子发射体系综中固有的二元或集体相互作用引起其本征态的能量和寿命的扩展。虽然这通常会导致快速衰减和退相，但在许多情况下，可以发现某些具有最小衰减的特殊纠缠集体态，这些纠缠集体态具有光谱学，精密测量或信息存储的理想特性。我们表明，对于一个特定的选择的激光频率，功率和几何形状或一个合适的配置的控制字段可以有效地准备这些状态。我们证明了这一点，通过研究的偶极-偶极耦合发射链的强subradiant纠缠态的制备方案。通过空间激发相位工程或定制磁场进一步提高了制备态的保真度和纠缠深度。
2015-12-21 quant-ph
Quantum State Preparation by Improved MPS Method
本文提出一种改进的矩阵乘积态量子态制备协议，通过优化解纠缠原理实现电路深度指数级降低和双量子比特门数减少约33%，并在金融等应用中取得更高保真度。
2025-08-18 quant-ph
Preparation of an Exciton Condensate of Photons on a 53-Qubit Quantum Computer
量子计算通过对纠缠量子态的制备和操纵，有望使某些类的经典计算得到指数级的加速。然而，到目前为止，量子计算机上的大多数分子模拟都仅限于少量粒子。在这里，我们在53量子比特的IBM量子计算机上制备了一个高度纠缠的态，代表53个粒子，这揭示了光子粒子和空穴的激子凝聚体的形成。虽然50多年来一直难以实现，但最近在石墨烯双层和金属硫属化物中实现了这种凝聚。我们的结果与光子凝聚体有可能进一步探索这种新形式的凝聚体，可能发挥重要作用，实现有效的室温能量传输。
2020-04-28 quant-ph
Direct state measurements under state-preparation-and-measurement errors
直接态测量（DSM）是一种允许直接获取量子态的波函数的层析成像方法。然而，目前对DSM的研究的一个缺点是，它没有提供对噪声量子系统的访问。在这里，我们试图通过调查DSM测量精度，经历了状态准备和测量（SPAM）的错误来填补这一空白。我们操纵一个量子控制的测量框架与各种配置，并比较它们之间的效率。在这样的SPAM误差下，要测量的状态稍微偏离真实状态，并且后选择处理中的测量误差导致断层摄影中的较低精度。我们的研究可以为SPAM错误断层扫描提供可靠的工具，并有助于理解和解决当前量子技术的迫切需求。
2021-05-26 quant-ph
Site-by-site quantum state preparation algorithm for preparing vacua of fermionic lattice field theories
探讨量子计算机能否有效地模拟量子场论具有理论和实践两方面的动机。从理论的角度来看，它回答了一个假设的计算机，利用量子场论是否会比其他量子计算机更强大的问题。从实用的角度来看，当可靠的量子计算机最终建成时，这些算法可以帮助我们更好地理解管理我们世界的底层物理。在模拟量子场论的最著名的量子算法中，时间标度由初态准备决定。在本文中，我们专门专注于状态准备，并提出了一个启发式算法，可以准备真空的费米子系统在更一般的情况下，比以前的方法更有效。使用我们的方法，状态准备不再是瓶颈，因为其运行时具有与模拟算法的其余部分相同的渐近缩放，具有所需的精度。我们数值证明了我们所提出的方法的有效性的1+1维Gross-Neveu模型。
2019-11-08 quant-ph
Precision-guaranteed quantum tomography
量子态层析成像是当前实验中验证实验室制备的态接近理想目标态的标准工具，但到目前为止还没有严格的方法来评估层析成像实验中态制备的精度。我们提出了一种新的量子态层析估计，并证明了（总是物理的）估计将以很高的概率接近真实的准备状态。我们推导出一个明确的公式，用于评估有多高的概率是一个任意的有限维系统，并明确给出一个和两个量子比特的情况下作为例子。这个公式适用于任何信息完整的测量集，任意有限数量的数据集，和一般的损失函数，包括不忠，希尔伯特-施密特，和跟踪距离。利用该公式，我们不仅可以评估估计状态和准备状态之间的差异，而且还可以评估准备状态和目标状态之间的差异。这是第一个直接适用于量子层析成像实验中估计和制备精度评估问题的结果。
2018-10-03 quant-ph
Quantum state preparation via piecewise QSVT
本文提出利用分段量子奇异值变换和分段线性对角块编码高效制备振幅可由分段多项式近似的量子态，并将B样条窗口态制备成本较Kaiser窗口降低50倍。
2025-06-12 quant-ph
Robustness of the quantum Mpemba effect against state-preparation errors
Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Università degli Studi di Palermo（巴勒莫大学）
研究分析了量子迈珀马效应在存在初始态制备误差时的鲁棒性，发现开放系统动力学模型对噪声敏感，而U(1)对称随机幺正电路的对称性恢复具有鲁棒性，误差反而能增强效应。
2026-04-13 quant-ph
Analytic and Stochastic Approach to Quantum Advantages in Ground State and Quantum State Preparation Problems
本文提出解析与随机方法，改进量子态制备的门复杂度，实现量子空间优势，并应用于QUBO问题的指数级量子加速。
2025-11-29 cs.NA math.NA math.PR
Efficient state preparation for multivariate Monte Carlo simulation
针对多变量量子态制备现有方法门数量随变量数指数增长的问题，提出基于多变量量子信号处理（M-QSP）的量子算法，将门数量降至线性，可高效支撑金融等领域的多变量蒙特卡洛模拟。
2024-09-11 quant-ph
Prospect for precision quantum logic spectroscopy of vibrational overtone transitions in molecular oxygen ions
本文提出分子氧离子的完整量子逻辑光谱学方案，利用协同囚禁的原子离子实现态制备与探测，并给出可用于检验质子-电子质量比变化的振动泛频跃迁耦合率。
2024-01-16 physics.atom-ph quant-ph
Quantum Differential Equation Solvers with Low State Preparation Cost: Eliminating the Time Dependence in Dissipative Equations
本文提出高效量子算法模拟线性耗散微分方程，通过仅在动力学未显著耗散的有效时间段内进行模拟，在保持低态制备成本的同时完全消除时间依赖性，实现超越指数级的复杂度改进。
2025-08-21 quant-ph
Deep Reinforcement Learning for Quantum State Preparation with Weak Nonlinear Measurements
近年来，量子控制越来越受到关注，例如用于状态初始化和稳定等任务。基于反馈的策略特别强大，但也很难找到，因为搜索空间呈指数级增长。深度强化学习在这方面有很大的希望。它可能会提供新的答案困难的问题，如非线性测量是否可以补偿线性，约束控制。在这里，我们证明了强化学习可以成功地发现这样的反馈策略，而无需先验知识。我们说明了这一点的状态准备在一个腔中的光子数的量子非破坏检测，与一个简单的线性驱动器作为控制。Fock态可以在非常高的保真度下产生和稳定。甚至有可能达到叠加态，只要不同Fock态的测量速率也可以控制。
2022-06-28 quant-ph
Grover Adaptive Search with Problem-Specific State Preparation
Infineon Technologies AG（英飞凌科技公司）；BASF Digital Solutions GmbH（巴斯夫数字解决方案有限公司）；Siemens AG（西门子股份公司）；Lufthansa Industry Solutions GmbH（汉莎工业解决方案有限公司）
本文提出基于Grover算法的启发式状态准备方法，用于解决旅行商问题，旨在通过多项式次数的Grover迭代实现合理的近似比。
2026-02-09 quant-ph
Versatile probe state preparation via generalized measurements for quantum sensing and thermometry
Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal da Grande Dourados（大杜拉多斯联邦大学精确科学与技术学院）；Xiamen University（厦门大学）；Universidade Federal de Lavras（拉夫拉斯联邦大学）
本文通过非选择性广义量子测量优化单量子比特系统的参数估计，展示如何设计多种探针态以提高测量精度，并推导量子 Fisher 信息与热力学特性之间的关系。
2026-05-12 quant-ph
Non-Gaussian and Gottesman-Kitaev-Preskill state preparation by photon catalysis
连续变量量子计算（CVQC）是迄今为止最具可扩展性的QC实现，但需要非高斯资源来允许指数加速和量子校正，使用Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）状态等错误编码。然而，GKP状态生成仍然是一个实验性的挑战。我们从理论上证明了光子催化，相干态与单光子态的干涉，然后是光子数分辨探测，是非高斯量子态工程的一个强大的使能者，例如精确位移的单光子态和压缩真空（SSV）的$M$对称叠加，包括压缩猫态（$M=2$）。通过包括基于光子计数的状态育种，我们展示了扩大SSV状态和产生GKP状态的潜力。
2019-11-17 quant-ph
Minimizing entanglement entropy for enhanced quantum state preparation
Quanscient Oy；School of Engineering Science, Lappeenranta–Lahti University of Technology（拉彭兰塔-拉赫蒂理工大学工程学院）
本文提出一种两步量子态制备方法，通过最小化目标态的纠缠熵来简化制备过程，并利用矩阵乘积态实现高精度制备，适用于NISQ设备。
2026-04-30 quant-ph
Taming numerical errors in simulations of continuous variable non-Gaussian state preparation
连续变量量子态制备的数值模拟是优化现有量子信息处理协议的必要工具。一个强有力的工具，这样的模拟是在Fock状态表示的数值计算。它合理地使用了一个近似的无限维福克空间的有限复杂的向量空间实现与经典的数字计算机。在这个近似中，我们分析了几个目前可用的方法计算截断相干位移算子的准确性。为了克服它们的局限性，我们提出了一种基于标准矩阵指数的具有改进精度的替代方案。然后，我们将该方法应用于分析基于双模压缩真空相干位移的非高斯态制备方案，并进行了光子计数测量。我们比较不同的检测机制，包括雪崩光电二极管，他们的级联，和光子数分辨探测器的工程非线性压缩立方态和建设的真空和单光子状态之间的量子比特叠加的背景下。
2022-10-07 quant-ph
Exponential improvement in precision for Hamiltonian-evolution simulation
给出了一种用复杂性多项式对逆误差的对数模拟哈密顿演化的量子方法。这是一个指数级的改进，现有的方法哈密顿模拟。此外，其相对于时间的缩放接近于线性，并且其相对于哈密顿量的时间导数的缩放是对数的。这些缩放改进了大多数现有的方法。我们的方法是使用一个压缩的Lie-Trotter公式，基于最近的想法，有效的离散时间模拟连续时间量子查询算法。
2013-10-23 quant-ph
Application of an upsampling algorithm to quantum state preparation of continuous and discrete probability distributions
该研究提出一种多对数上采样算法，用于高效制备连续和离散概率分布的量子态，具有金融和科学应用价值。
2025-04-24 quant-ph
Fault Tolerant Non-Clifford State Preparation for Arbitrary Rotations
量子纠错是在有噪声量子硬件上进行实际量子计算的重要组成部分。然而，对纠错量子位的逻辑操作需要显著的资源开销，特别是对于高精度和高保真度的非Clifford旋转门。为了解决这个问题，我们提出了一个基于后选择的算法，有效地准备资源状态的门隐形传态。我们的算法实现了容错，演示了指数抑制逻辑错误与代码的距离，它适用于任何稳定器代码。我们提供了分析推导和数值模拟的保真度和成功概率的算法。我们基准的方法上的表面码，并显示了一个因素的100至10,000减少的空时开销相比，现有的方法。总的来说，我们的方法提供了一个有希望的路径，以减少对纠错和噪声的中等规模量子计算机上的量子算法的资源需求。
2023-03-30 quant-ph
Piecemeal Telescope Array: Exponential Precision with Strong Robustness and High Efficiency
针对光学望远镜角定位需求，提出分段望远镜阵列方法，仅需少量单光子入射、对噪声强容错且精度提升多个数量级，为遥感和天体测量（尤其是极暗天体定位）提供增强技术。
2025-02-13 quant-ph
Minimizing State Preparations in Variational Quantum Eigensolver by Partitioning into Commuting Families
变分量子本征求解器（VQE）是一种适用于近场量子机的有前途的算法。VQE的目标是在多项式时间内近似指数大小矩阵的最低特征值。它通过与经典处理器的协同处理和将计算结构化为许多子问题来最大限度地减少量子资源需求。每个量子子问题都涉及到一个单独的状态准备，由一个泡利弦的测量终止。然而，这种泡利弦的数量对于典型的感兴趣的问题来说是$N^4$--一个令人生畏的增长速度，对量子计算化学等新兴应用造成了严重的限制。我们介绍了一个系统的技术，最大限度地减少必要的状态准备，利用同时可测的分区交换泡利字符串。我们的工作包括有效地近似一个最小交换分区的算法，以及编译同步测量电路的合成工具。对于有代表性的问题，我们实现了8- 30倍的状态准备减少，在测量电路成本的开销最小。我们证明了我们的技术的实验验证，通过估计的基态能量的氘核在IBM Q 20量子比特机。我们还调查了同步测量的基本统计量，并设计了一个自适应策略，以减轻有害的协方差项。
2019-07-31 quant-ph
Non-Linear Transformations of Quantum Amplitudes: Exponential Improvement, Generalization, and Applications
本文提出一种对量子态振幅施加一般非线性函数的框架，利用重要性采样的量子类比实现指数级加速，并给出误差界及在最大值查找、态制备等任务中的应用。
2023-09-18 quant-ph
Riemannian gradient descent-based quantum algorithms for ground state preparation with guarantees
Leiden University（莱顿大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文提出了一种基于黎曼梯度下降的量子算法，用于高效且可靠地制备量子系统基态，并通过随机投影子空间提升计算效率。
2025-12-15 quant-ph
Quantum Algorithm to Cubic Spline Interpolation
求解线性方程组的HHL算法\cite{harrow}是一种强大而有效的量子技术，可以处理许多矩阵运算（如矩阵乘法、幂和求逆）。它激发了量子机器学习\cite{biamonte, dunjko}的许多应用。然而，由于HHL算法本身的限制，许多量子机器学习算法也共享一个或两个限制。最常见的限制包括量子态制备、条件数和哈密顿模拟。在这项工作中，我们首先给出了一个有效的量子算法来实现量子态的制备，实际上实现了指数加速比比在\cite{clader,lloyd13}中给出的算法。然后给出了HHL算法在三次样条插值问题中的应用。我们将证明，在这个问题中，条件数是小的，量子态的制备是有效的，我们提出的新算法的基础上，有效地实现了哈密顿模拟。因此，由HHL算法得到的量子算法对这个问题实际上实现了指数加速比任何经典算法没有限制。这可以看作是继Clader等人的\cite{clader}之后，HHL算法在研究电磁散射截面方面的又一个不受限制的应用。
2018-08-16 quant-ph
Practical considerations for the preparation of multivariate Gaussian states on quantum computers
我们提供了明确的电路实现Kitaev-Webb算法在量子计算机上制备多维高斯态。虽然渐近有效，由于其多项式缩放，我们发现，电路实现一维高斯状态的准备和那些随后纠缠他们重现所需的协方差矩阵的门和所需的辅助方面有很大的不同。一维高斯的准备所需的操作是足够的参与，通用的指数缩放状态准备算法很可能是首选在短期内为许多国家的利益。相反，用于实现多维旋转的多项式资源算法对于除了最小状态之外的所有状态都变得更有效，并且它们的部署将是未来任何直接多维状态准备方法的关键部分。
2021-09-22 hep-ph quant-ph
Improved Rodeo Algorithm Performance for Spectral Functions and State Preparation
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；University of Michigan（密歇根大学）；Michigan State University（密歇根州立大学）
改进Rodeo算法通过几何级数时间采样提升谱函数和态制备性能
2026-02-05 quant-ph
Deterministic and Entanglement-Efficient Preparation of Amplitude-Encoded Quantum Registers
量子计算有望为某些类别的问题提供指数级的加速。在许多这样的算法中，经典矢量$\mathbf{b}$被编码在量子态$\left |b \right >$的振幅中。然而，有效地制备$\left |b \right >$已知是一个困难的问题，因为$Q$量子位的任意状态通常需要大约$2^Q$纠缠门，这导致在当今的噪声中间尺度量子（NISQ）计算机上的显著退相干。我们提出了一个确定性（非变分）算法，允许一个灵活地减少所需的量子资源的纠缠有效的方式状态准备。虽然这是以降低理论保真度为代价的，但由于退相干的降低，目前NISQ计算机上的实际保真度实际上可能更高。我们表明，这是真实的各种情况下的利益，如正常和对数正态分布。对于低纠缠态，我们的算法可以制备的纠缠门比等距分解少一个数量级。
2022-08-09 quant-ph
Ansatz-Agnostic Exponential Resource Saving in Variational Quantum Algorithms Using Shallow Shadows
本研究提出一种基于浅层阴影的协议，在低Frobenius范数观测量下几乎对所有浅层拟设实现指数级量子资源节省，兼容变分量子态制备与电路合成，性能较标准VQA提升多个数量级。
2023-09-09 quant-ph
Comparing Classical and Quantum Ground State Preparation Heuristics
针对经典基态制备方法在大规模系统中效率下降的问题，研究量子启发式GSP方法，通过权衡重叠值提升与T门资源成本，证明其能加速中等规模强相关系统的GSEE任务并降低运行时需求。
2024-01-10 quant-ph
Exponentially Enhanced Quantum Metrology
我们表明，当一个合适的纠缠产生幺正算符取决于一个参数被施加在N个量子比特并行，并测量一个适当的可观测量，在估计参数的2次幂（-N）的精度可以实现。这以指数方式提高了经典和量子非纠缠并行策略中可实现的精度。我们提出了一个量子光学模型的激光与一个N-量子比特系统，说一个多原子分子，通过广义Jaynes-Cummings相互作用，在原则上，可以实现指数增强的精度。
2006-07-24 quant-ph
A method for robust spin relaxometry in the presence of imperfect state preparation
School of Physics, The University of Melbourne（墨尔本大学物理学院）；CSIRO Manufacturing（澳大利亚联邦科学与工业研究组织制造部）；School of Science, RMIT University（皇家墨尔本理工大学理学院）
本文提出一种鲁棒自旋弛豫方法，通过改进的拟合过程提升参数估计精度，解决不完美自旋极化带来的系统误差问题。
2026-01-06 quant-ph
