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離散フーリエ変換を量子回路として効率的に実装できるのはなぜですか?
それはよく知られている結果である離散フーリエ変換(DFT)の数字複雑有すると最もよく知られたアルゴリズムを、一方フーリエ量子状態の振幅の変換を実行します、古典的なQFTアルゴリズム、唯一必要基本ゲート。N=2nN=2nN=2^nO(n 2)O(n2n)O(n2n)\mathcal O(n2^n)O(n2)O(n2)\mathcal O(n^2) これが事実である既知の理由はありますか?これにより、効率的な「量子バージョン」の実装を可能にするDFTの既知の特性があるかどうかを意味します。 実際、次元ベクトル上のDFT は、線形演算 NNNy⃗ =DFTx⃗ ,DFTjk≡1N−−√exp(2πiNjk).y→=DFT⁡x→,DFTjk≡1Nexp⁡(2πiNjk).\vec y=\operatorname{DFT} \vec x, \qquad \text{DFT}_{jk}\equiv \frac{1}{\sqrt N}\exp\left(\frac{2\pi i}{N}jk\right). この問題の「量子バージョン」は、量子状態与えられ|x⟩≡∑Nk=1xk|k⟩|x⟩≡∑k=1Nxk|k⟩|\boldsymbol x\rangle\equiv\sum_{k=1}^N x_k|k\rangle、出力状態を取得するタスクです|y⟩≡∑Nk=1yk|k⟩|y⟩≡∑k=1Nyk|k⟩|\boldsymbol y\rangle\equiv\sum_{k=1}^N y_k |k\rangleよう |y⟩=DFT|x⟩=QFT|x⟩.|y⟩=DFT⁡|x⟩=QFT⁡|x⟩.|\boldsymbol y\rangle=\operatorname{DFT}|\boldsymbol x\rangle=\operatorname{QFT}|\boldsymbol x\rangle. 最初の単純化は、QMの線形性のために、一般ベクトルの進化により、基底状態|j⟩,j=1,...,N|j⟩,j=1,...,N|j\rangle, \,\,j=1,...,Nに焦点を当てることができるという事実に由来するようです。|x⟩|x⟩|\boldsymbol x\rangleは無料で提供されます。 もしN=2nN=2nN=2^n、1で表現することができます|j⟩|j⟩|j\rangleベース2、持つ中|j⟩=|j1,...,jn⟩|j⟩=|j1,...,jn⟩|j\rangle=|j_1,...,j_n\rangle。 標準のQFTアルゴリズムでは、変換が| j_1、...、j_n \ rangle \ to2 ^ {-n / 2} \ bigotimes_ {l = 1} ^ n \ …

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量子位相推定アルゴリズムで「フェーズキックバック」メカニズムが機能するのはなぜですか?
おそらく量子フーリエ変換とその応用の章を読んだでしょう。ニールセンとチュアン(10周年記念版)、これは当たり前のことでしたが、今日、もう一度見たとき、私にはまったく明らかなようです! 位相推定アルゴリズムの回路図は次のとおりです。 キュビットを持つ最初のレジスタは、おそらく「制御レジスタ」です。最初のレジスタのキュービットのいずれかが状態にある場合| 1 ⟩対応する制御ユニタリゲートは第2のレジスタに適用されます。状態の場合| 0は⟩それはに適用されません第2のレジスタ。2つの状態の重ね合わせの場合| 0 ⟩と| 1 ⟩ttt|1⟩|1⟩|1\rangle|0⟩|0⟩|0\rangle|0⟩|0⟩|0\rangle|1⟩|1⟩|1\rangle2番目のレジスターの対応するユニタリーのアクションは、「線形性」によって決定できます。すべてのゲートが2番目のレジスタにのみ作用し、最初のレジスタには作用しないことに注意してください。最初のレジスタは、コントロールのみであることになっています。 ただし、最初のレジスタの最終状態は次のように示されます。 12t/2(|0⟩+exp(2πi2t−1φ)|1⟩)(|0⟩+exp(2πi2t−2φ)|1⟩)...(|0⟩+exp(2πi20φ)|1⟩)12t/2(|0⟩+exp(2πi2t−1φ)|1⟩)(|0⟩+exp(2πi2t−2φ)|1⟩)...(|0⟩+exp(2πi20φ)|1⟩)\frac{1}{2^{t/2}}\left(|0\rangle+\text{exp}(2\pi i 2^{t-1}\varphi)|1\rangle)(|0\rangle+\text{exp}(2\pi i 2^{t-2}\varphi)|1\rangle)...(|0\rangle+\text{exp}(2\pi i 2^{0}\varphi)|1\rangle\right) アダマールゲートの動作後、キュービットの最初のレジスタの状態に変化があると考える理由に私は驚いています。最初のレジスタの最終状態は、 (|0⟩+|1⟩2–√)⊗t(|0⟩+|1⟩2)⊗t\left(\frac{|0\rangle+|1\rangle}{\sqrt 2}\right)^{\otimes t} だよね?これは、最初のレジスタがコントロールのみであることを前提としているためです。コントロールとして機能するときに、最初のレジスタの状態がどのようにまたはなぜ変化するのか理解できません。 最初、指数因子を最初のレジスタのキュービット状態の一部と見なすことは数学的便宜に過ぎないと考えていましたが、それでは意味がありませんでした。キュービットまたはキュービットのシステムの状態は、数学的に何が便利かには依存すべきではありません。 それでは、キュービットの最初のレジスタが単に2番目のレジスタの「コントロール」として機能する場合でも、最初のレジスタの状態が正確に変化する理由を誰かが説明できますか?それは単に数学的な都合ですか、それとももっと深いものがありますか?

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畳み込みのための量子アルゴリズム
私は機械学習のための量子コンピューティングのアプリケーションを調べていて、2003年から次のプレプリントに出会いました。量子コンボリューションと相関アルゴリズムは物理的に不可能です。記事はどのジャーナルにも掲載されていないようですが、数十回引用されています。 記事の著者は、量子状態に対して離散畳み込みを計算することは不可能であると主張しています。量子行列乗算を実行できることを知っているので、これは私には直感的には思えません。離散たたみ込みは、テプリッツ(または循環)行列との乗算として単純に組み立てることができることを知っています。 彼の議論の要点は、2つのベクトルの要素ごとの(アダマール)積のユニタリー演算子の実現可能な構成がないことです。 切断はどこにありますか?量子コンピューターで離散畳み込み用のテプリッツ行列を一般的に構築できない理由はありますか? または、記事は単に正しくありませんか?著者が彼の補題14の証明に示している矛盾に取り組んできましたが、それは私には理にかなっているようです。

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画鋲としてのShor / QFT変換の簡単な説明
非数学者/ソフトウェアプログラマーとして、QFT(量子フーリエ変換)のしくみを理解しようとしています。 このYouTubeビデオをフォロー:https : //www.youtube.com/watch?v=wUwZZaI5u0c そして、このブログ投稿:https ://www.scottaaronson.com/blog/?p=208 干渉を使用して周期を計算/構築する方法についての基本的な理解があります。しかし、これを同僚に説明しようとしたときに問題が発生しました。次の例、N = 15、a = 7を使用したので、検索する必要がある期間はr = 4です。 パターンは次のとおりです。 7, 4, 13, 1, 7, 4, 13, 1, 7, 4, 13, 1 (etc) ホイール(YouTubeビデオのような)または時計(ブログポストのような)を想像すると、4ドット/時計の4時間の円は建設的なパターンを作成し、他の人はそうではないことがわかります。 しかし、2ドットの円、または2時間の時計では、4と同じ大きさ/構成パターンになるでしょうか。2倍の速度でループしますが、それ以外は同じ結果ですか? QFTはこれにどのように対処しますか? (ボーナス:あまり複雑な数学を使わずに素人の言葉で説明できますか?)

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ショーのアルゴリズムで量子フーリエ変換が必要なのはなぜですか?
私は現在Shorのアルゴリズムを研究していて、複雑さの問題について混乱しています。私が読んだことから、Shorのアルゴリズムは因数分解の問題を、ようないくつかのランダムの次数発見問題またはモジュラー指数シーケンスの期間に削減します。xxx1&lt;x&lt;N1&lt;x&lt;N1 < x < N アルゴリズムの考え方は問題ありません。しかし、Shorのアルゴリズムが(古典的には効率的な方法である)二乗を繰り返すことによってそのようなシーケンスを作成するかどうか疑問に思っています。私の理解では、「効率的」という用語は、アルゴリズムの複雑さが時間とともに多項式であることを意味します。 古典的にシーケンスを作成する効率的な方法があるとすると、遭遇したかどうかの小さなチェックを追加することはできませんか?作成プロセス中に、それは複雑さを指数関数時間に増加させるべきではありませんよね?xr=1 modNxr=1 modNx^{r} = 1 \ \text{mod} N なぜ量子フーリエ変換を気にする必要があるのですか?何か誤解しましたか?
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