This work investigates the relationships between quantum state synthesis complexity classes (a recent concept in computational complexity that focuses on the complexity of preparing quantum states) and traditional decision complexity classes. We especially investigate the role of the synthesis error parameter, which characterizes the quality of the synthesis in quantum state synthesis complexity classes. We first show that in the high synthesis error regime, collapse of synthesis classes implies collapse of the equivalent decision classes. For more reasonable synthesis error, we then show a similar relationships for BQP and QCMA. Finally, we show that for quantum state synthesis classes it is in general impossible to improve the quality of the synthesis: unlike the completeness and soundness parameters (which can be improved via repetition), the synthesis error cannot be reduced, even with arbitrary computational power.


翻译:本研究探讨了量子态合成复杂性类(计算复杂性理论中关注量子态制备复杂性的新兴概念)与传统判定复杂性类之间的关系。我们特别研究了合成误差参数在量子态合成复杂性类中的作用,该参数表征了量子态合成的质量。我们首先证明在高合成误差区域,合成复杂性类的坍缩会引发等价判定复杂性类的坍缩。针对更合理的合成误差范围,我们进一步展示了BQP与QCMA复杂性类之间的类似关联关系。最后,我们证明对于量子态合成复杂性类而言,合成质量在本质上无法提升:与可重复性优化的完备性和稳健性参数不同,即使拥有任意计算资源,合成误差仍具有不可约简性。

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
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
0+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
3+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
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
2025年全球二十起重大无人机作战事件
专知会员服务
2+阅读 · 今天10:39
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:58
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
7+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
14+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
相关资讯
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
0+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
3+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员