Measuring a quantum computation in a basis adapted to a symmetry it carries reduces the repeated measurements, commonly referred to as ``shots'', needed to read a statistical answer. Detecting the symmetry a quantum state carries has many uses: certifying a claimed symmetry, identifying a conserved-charge sector, flagging symmetry-breaking as an error signature, and selecting a compression or readout basis; shot-count reduction is developed here as one exemplary case. Existing methods assume the symmetry is known in advance; we remove that assumption. When it is unknown, the carried symmetry is discovered from the data by a symmetry test that scores candidate groups, and the largest passing group is exploited as the measurement basis. We state the pipeline precisely, prove the selection rule is unbiased, and charge discovery in full. Two conditions are treated, both detected by the same score with a different projection: a weak condition, commutation with the representation, and a strong condition, confinement to a single charge sector, the distinction drawn in the quantum-reference-frame literature. A single circuit, a controlled twirl followed by a SWAP test, discovers both: discarding the group register tests the weak condition, post-selecting it the strong one. The framework is general over finite groups, with cyclic (Fourier), dihedral, and symmetric-group (Schur-Weyl) examples; strong confinement to the symmetric, or Dicke, subspace is an exponential reduction. Seeded demonstrations show the loop wins net of discovery: weak matching on momentum readout reduces shots by a factor widening from ten to several thousand, and strong matching on a two-system target by a further factor of the subsystem size. Blind symmetry matching is a practical primitive for the common case where the matched basis cannot be written down in advance.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
3+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
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
边缘计算的军事应用
专知会员服务
7+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
9+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
14+阅读 · 8月7日
相关VIP内容
OlymMATH: 奥林匹克级双语数学基准,R1 正确率仅为 21.2%
专知会员服务
11+阅读 · 2025年4月17日
COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
相关资讯
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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
3+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员