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USING RANDOM WALKS FOR ITERATIVE PHASE ESTIMATION

机译:使用随机步行进行迭代相位估计

摘要

The disclosed technology concerns example embodiments for estimating eigenvalues of quantum operations using a quantum computer. Such estimations are useful in performing Shor's algorithm for factoring, quantum simulation, quantum machine learning, and other various quantum computing applications. Existing approaches to phase estimation are sub-optimal, difficult to program, require prohibitive classical computing, and/or require too much classical or quantum memory to be run on existing devices. Embodiments of the disclosed approach address one or more (e.g., all) of these drawbacks. Certain examples work by using a random walk for the estimate of the eigenvalue that (e.g., only) keeps track of the current estimate and the measurement record that it observed to reach that point.
机译:所公开的技术涉及用于使用量子计算机来估计量子运算的特征值的示例实施例。这样的估计对于执行Shor的因式分解,量子模拟,量子机器学习和其他各种量子计算应用的算法很有用。现有的相位估计方法是次优的,难以编程,需要禁止的经典计算,和/或需要太多的经典或量子存储器才能在现有设备上运行。所公开方法的实施例解决了这些缺点中的一个或多个(例如,全部)。某些示例通过对特征值的估计使用随机游动来进行工作,该特征值(例如,仅)跟踪当前估计以及观测到的达到该点的测量记录。

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