We give an efficient 0.8395-approximation algorithm for the EPR Hamiltonian. Our improvement comes from a new nonlinear monogamy-of-entanglement bound on star graphs and a refined parameterization of a shallow quantum circuit from previous works. We also prove limitations showing that current methods cannot achieve substantially better approximation ratios, indicating that further progress will require fundamentally new techniques.


翻译:我们针对EPR哈密顿量提出了一种高效的0.8395近似算法。该改进源于星图纠缠单调性的新型非线性约束,以及对先前工作中浅层量子电路参数的精细化重构。我们同时证明了现有方法无法获得显著更优近似比的理论局限,表明进一步突破需要本质性的创新技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

何恺明&Lecun新论文CVPR2025《无需归一化的 Transformer》
专知会员服务
18+阅读 · 2025年3月15日
非Transformer不可?最新《状态空间模型(SSM)》综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月16日
【ICML2023】无消息传递的transformer图归纳偏差
专知会员服务
26+阅读 · 2023年6月1日
 DiffRec: 扩散推荐模型(SIGIR'23)
专知会员服务
48+阅读 · 2023年4月16日
《用于代码弱点识别的 LLVM 中间表示》CMU
专知会员服务
14+阅读 · 2022年12月12日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月22日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
0+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
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
2+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
A Survey of Large Language Models
Arxiv
499+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
0+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
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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员