Bell sampling is a simple yet powerful tool based on measuring two copies of a quantum state in the Bell basis, and has found applications in a plethora of problems related to stabiliser states and measures of magic. However, it was not known how to generalise the procedure from qubits to $d$-level systems -- qudits -- for all dimensions $d > 2$ in a useful way. Indeed, a prior work of the authors (arXiv'24) showed that the natural extension of Bell sampling to arbitrary dimensions fails to provide meaningful information about the quantum states being measured. In this paper, we overcome the difficulties encountered in previous works and develop a useful generalisation of Bell sampling to qudits of all $d\geq 2$. At the heart of our primitive is a new unitary, based on Lagrange's four-square theorem, that maps four copies of any stabiliser state $|\mathcal{S}\rangle$ to four copies of its complex conjugate $|\mathcal{S}^\ast\rangle$ (up to some Pauli operator), which may be of independent interest. We then demonstrate the utility of our new Bell sampling technique by lifting several known results from qubits to qudits for any $d\geq 2$: 1. Learning stabiliser states in $O(n^3)$ time with $O(n)$ samples; 2. Solving the Hidden Stabiliser Group Problem in $\tilde{O}(n^3/\varepsilon)$ time with $\tilde{O}(n/\varepsilon)$ samples; 3. Testing whether $|ψ\rangle$ has stabiliser size at least $d^t$ or is $\varepsilon$-far from all such states in $\tilde{O}(n^3/\varepsilon)$ time with $\tilde{O}(n/\varepsilon)$ samples; 4. Clifford circuits with at most $n/2$ single-qudit non-Clifford gates cannot prepare pseudorandom states; 5. Testing whether $|ψ\rangle$ has stabiliser fidelity at least $1-\varepsilon_1$ or at most $1-\varepsilon_2$ with $O(d^2\varepsilon_2/(\varepsilon_2-\varepsilon_1)^2)$ samples if $\varepsilon_1 = O(\varepsilon_2/d^{2})$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
BERT 瘦身之路:Distillation,Quantization,Pruning
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品
量子位
11+阅读 · 2019年9月15日
Bert最新进展,继续在NLP各领域开花结果!
机器学习算法与Python学习
20+阅读 · 2019年6月11日
中文版-BERT-预训练的深度双向Transformer语言模型-详细介绍
深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制
大数据文摘
22+阅读 · 2019年3月19日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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
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 · 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
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月31日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
4+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
4+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
BERT 瘦身之路:Distillation,Quantization,Pruning
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品
量子位
11+阅读 · 2019年9月15日
Bert最新进展,继续在NLP各领域开花结果!
机器学习算法与Python学习
20+阅读 · 2019年6月11日
中文版-BERT-预训练的深度双向Transformer语言模型-详细介绍
深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制
大数据文摘
22+阅读 · 2019年3月19日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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
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 · 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
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员