The relevance of shallow-depth quantum circuits has recently increased, mainly due to their applicability to near-term devices. In this context, one of the main goals of quantum circuit complexity is to find problems that can be solved by quantum shallow circuits but require more computational resources classically. Our first contribution in this work is to prove new separations between classical and quantum constant-depth circuits. Firstly, we show a separation between constant-depth quantum circuits with quantum advice $\mathsf{QNC}^0/\mathsf{qpoly}$, and $\mathsf{AC}^0[p]$, which is the class of classical constant-depth circuits with unbounded-fan in and $\pmod{p}$ gates. In addition, we show a separation between $\mathsf{QAC}^0$, which additionally has Toffoli gates with unbounded control, and $\mathsf{AC}^0[p]$. This establishes the first such separation for a shallow-depth quantum class that does not involve quantum fan-out gates. Secondly, we consider $\mathsf{QNC}^0$ circuits with infinite-size gate sets. We show that these circuits, along with (classical or quantum) prime modular gates, can implement threshold gates, showing that $\mathsf{QNC}^0[p]=\mathsf{QTC}^0$. Finally, we also show that in the infinite-size gateset case, these quantum circuit classes for higher-dimensional Hilbert spaces do not offer any advantage to standard qubit implementations.


翻译:近年来,浅层量子电路的相关性显著提升,主要得益于其在近中期设备上的应用潜力。在此背景下,量子电路复杂性的核心目标之一是寻找那些可由量子浅层电路解决、但在经典计算中需要更多资源的问题。本文的首要贡献是证明了经典与量子常数深度电路之间的新分离结果。首先,我们展示了带量子建议的常数深度量子电路 $\mathsf{QNC}^0/\mathsf{qpoly}$ 与经典常数深度电路类 $\mathsf{AC}^0[p]$(允许无扇入限制和 $\pmod{p}$ 门)之间的分离。其次,我们进一步证明了 $\mathsf{QAC}^0$(额外包含无界控制Toffoli门)与 $\mathsf{AC}^0[p]$ 之间的分离,这是首次针对不涉及量子扇出门的浅层量子类建立此类分离。接着,我们考虑使用无限大门集的 $\mathsf{QNC}^0$ 电路,表明这类电路结合(经典或量子)素数模门可实现阈值门,从而证明 $\mathsf{QNC}^0[p]=\mathsf{QTC}^0$。最后,我们证明在无限大门集情形下,面向高维希尔伯特空间的量子电路类相较于标准量子比特实现并未提供任何优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
2+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
47+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
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
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
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
12+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
4+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
8+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
12+阅读 · 6月13日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
2+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
47+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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员