We present a polynomial-time quantum algorithm making a single query (in superposition) to a classical oracle, such that for every state $|\psi\rangle$ there exists a choice of oracle that makes the algorithm construct an exponentially close approximation of $|\psi\rangle$. Previous algorithms for this problem either used a linear number of queries and polynomial time [arXiv:1607.05256], or a constant number of queries and polynomially many ancillae but no nontrivial bound on the runtime [arXiv:2111.02999]. As corollaries we do the following: - We simplify the proof that statePSPACE $\subseteq$ stateQIP [arXiv:2108.07192] (a quantum state analogue of PSPACE $\subseteq$ IP) and show that a constant number of rounds of interaction suffices. - We show that QAC$\mathsf{_f^0}$ lower bounds for constructing explicit states would imply breakthrough circuit lower bounds for computing explicit boolean functions. - We prove that every $n$-qubit state can be constructed to within 0.01 error by an $O(2^n/n)$-size circuit over an appropriate finite gate set. More generally we give a size-error tradeoff which, by a counting argument, is optimal for any finite gate set.


翻译:我们提出一种多项式时间量子算法,该算法仅需对经典预言机进行单次查询(叠加态),使得对于任意态 $|\psi\rangle$,总存在一个预言机选择使得算法构建出 $|\psi\rangle$ 的指数级精确近似。此前解决该问题的算法要么使用线性次数查询和多项式时间 [arXiv:1607.05256],要么使用常数次查询和多项式数量辅助比特但不对运行时间做有效约束 [arXiv:2111.02999]。作为推论,我们完成以下工作:- 简化了 statePSPACE $\subseteq$ stateQIP [arXiv:2108.07192](即 PSPACE $\subseteq$ IP 的量子态类比)的证明,并表明仅需常数轮交互即可实现。- 证明构建显式态的 QAC$\mathsf{_f^0}$ 下界将蕴含计算显式布尔函数的突破性电路下界。- 证明任意 $n$ 量子比特态均可通过一个在适当有限门集上的 $O(2^n/n)$ 规模电路在 0.01 误差内构建。更一般地,我们给出规模-误差权衡,该权衡通过计数论证对任意有限门集均为最优。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月30日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员