稀疏幅度置换门的分解及其在稀疏聚类量子状态准备中的应用
量子物理
2025-04-14 v1
摘要
本文考虑一种新型的启发式分解算法，用于实现对稀疏状态上指定�幅置换的 n 比特门。这些门可作为更高阶算法的算法原语。我们通过展示如何将其作为稀疏状态准备算法 Cluster Swaps 的构建模块来证明其有用性，后者在目标状态为聚类情况（即许多非零振幅基态的哈姆距离为 1）时，可显著降低 CX 门的数量。Cluster Swaps 可用于量子机器学习应用中稀疏数据向量的振幅编码。
引用
@article{arxiv.2504.08705,
title = {Decomposition of Sparse Amplitude Permutation Gates with Application to Preparation of Sparse Clustered Quantum States},
author = {Igor Gaidai and Rebekah Herrman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08705},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 7 figures