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Enregistrement W2783493337 · doi:10.22331/q-2019-09-30-189

The complexity of simulating local measurements on quantum systems

2019· article· lv· W2783493337 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2019
Typearticle
Languelv
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimons Institute for the Theory of Computing, University of California BerkeleyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaVirginia Commonwealth UniversityNational Science Foundation
Mots-clésObservableHamiltonian (control theory)QuantumGround stateUpper and lower boundsTuring machineTask (project management)Quantum complexity theoryComputation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important task in quantum physics is the estimation of local quantities for ground states of local Hamiltonians. Recently, [Ambainis, CCC 2014] defined the complexity class PQMA[log] , and motivated its study by showing that the physical task of estimating the expectation value of a local observable against the ground state of a local Hamiltonian is PQMA[log] -complete. In this paper, we continue the study of PQMA[log] , obtaining the following lower and upper bounds.Lower bounds (hardness results): - The PQMA[log] -completeness result of [Ambainis, CCC 2014] requires O(log⁡n) -local observables and Hamiltonians. We show that simulating even a single qubit measurement on ground states of 5 -local Hamiltonians is PQMA[log] -complete, resolving an open question of Ambainis.- We formalize the complexity theoretic study of estimating two-point correlation functions against ground states, and show that this task is similarly PQMA[log] -complete. - We identify a flaw in [Ambainis, CCC 2014] regarding a PUQMA[log] -hardness proof for estimating spectral gaps of local Hamiltonians. By introducing a ``query validation'' technique, we build on [Ambainis, CCC 2014] to obtain PUQMA[log] -hardness for estimating spectral gaps under polynomial-time Turing reductions. Upper bounds (containment in complexity classes): - PQMA[log] is thought of as ``slightly harder'' than QMA. We justify this formally by exploiting the hierarchical voting technique of [Beigel, Hemachandra, Wechsung, SCT 1989] to show PQMA[log]⊆PP . This improves the containment QMA⊆PP [Kitaev, Watrous, STOC 2000]. This work contributes a rigorous treatment of the subtlety involved in studying oracle classes in which the oracle solves a promise problem. This is particularly relevant for quantum complexity theory, where most natural classes such as BQP and QMA are defined as promise classes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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