A major open problem in understanding shallow quantum circuits (QAC$^0$) is whether they can compute Parity. We show that this question is solely about the Fourier spectrum of QAC$^0$: any QAC$^0$ circuit with non-negligible high-level Fourier mass suffices to exactly compute PARITY in QAC$^0$. Thus, proving a quantum analog of the seminal LMN theorem for AC$^0$ is necessary to bound the quantum circuit complexity of PARITY. In the other direction, LMN does not fully capture the limitations of AC$^0$. For example, despite MAJORITY having $99\%$ of its weight on low-degree Fourier coefficients, no AC$^0$ circuit can non-trivially correlate with it. In contrast, we provide a QAC$^0$ circuit that achieves $(1-o(1))$ correlation with MAJORITY, establishing the first average-case decision separation between AC$^0$ and QAC$^0$. This suggests a uniquely quantum phenomenon: unlike in the classical setting, Fourier concentration may largely characterize the power of QAC$^0$. PARITY is also known to be equivalent in QAC$^0$ to inherently quantum tasks such as preparing GHZ states to high fidelity. We extend this equivalence to a broad class of state-synthesis tasks. We demonstrate that existing metrics such as trace distance, fidelity, and mutual information are insufficient to capture these states and introduce a new measure, felinity. We prove that preparing any state with non-negligible felinity, or derived states such as poly(n)-weight Dicke states, implies PARITY $\in$ QAC$^0$.


翻译:理解浅层量子电路(QAC$^0$)的一个主要开放问题是它们能否计算奇偶性。我们表明,这个问题仅与QAC$^0$的傅里叶谱有关:任何具有不可忽略的高阶傅里叶质量的QAC$^0$电路都足以在QAC$^0$中精确计算PARITY。因此,证明AC$^0$经典LMN定理的量子类比是限制PARITY量子电路复杂度的必要条件。另一方面,LMN并不完全捕捉AC$^0$的局限性。例如,尽管MAJORITY有$99\%$的权重集中在低阶傅里叶系数上,但没有任何AC$^0$电路能与其产生非平凡关联。相比之下,我们提供了一个与MAJORITY达到$(1-o(1))$关联的QAC$^0$电路,首次建立了AC$^0$与QAC$^0$之间的平均情形决策分离。这表明一个独特的量子现象:与经典情形不同,傅里叶集中可能在很大程度上刻画QAC$^0$的能力。已知PARITY在QAC$^0$中等价于制备高保真度GHZ态等固有量子任务。我们将这种等价性推广到一大类态合成任务。我们证明,现有度量如迹距离、保真度和互信息不足以刻画这些态,并引入一个新的度量——"猫性"(felinity)。我们证明,制备任何具有不可忽略猫性态的态,或导出态(如poly(n)权重的Dicke态),都意味着PARITY $\in$ QAC$^0$。

0
下载
关闭预览

相关内容

ICLR 2024 | 近似最优的最大损失函数量子优化算法
专知会员服务
21+阅读 · 2024年2月23日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
【2020新书】傅里叶变换的离散代数,296页pdf
专知会员服务
119+阅读 · 2020年11月2日
不用数学讲清马尔可夫链蒙特卡洛方法?
算法与数学之美
16+阅读 · 2018年8月8日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
微积分的本质 合集
遇见数学
12+阅读 · 2017年7月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
Agent Harness综述:大模型智能体执行器工程全景
专知会员服务
14+阅读 · 5月28日
《基于理论的威慑效能评估》
专知会员服务
8+阅读 · 5月28日
相关VIP内容
ICLR 2024 | 近似最优的最大损失函数量子优化算法
专知会员服务
21+阅读 · 2024年2月23日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
【2020新书】傅里叶变换的离散代数,296页pdf
专知会员服务
119+阅读 · 2020年11月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员