机构名称：
¥ 1.0
过去几年中，量子技术面临的核心挑战之一是寻找近期量子机器的有用应用 1 。尽管在增加量子比特数量和提高其质量 2、3 方面已经取得了长足的进步，但在不久的将来，我们预计可靠门的数量将受到噪声和退相干的限制——即所谓的嘈杂中尺度量子时代。因此，提出了混合量子-经典方法，以充分利用现有的量子硬件并用经典计算对其进行补充。最值得注意的是，量子近似优化算法（QAOA） 4 和变分量子特征求解器（VQE） 5 的发展。这两种算法都使用量子计算机来准备变分状态，其中一些变分状态可能无法通过经典计算获得，但使用经典计算机来更新变分参数。已经进行了大量实验，证明了这些算法的可行性 6 – 8 ，但它们对现实问题的影响仍不清楚。在基于模型的统计推断中，人们经常面临类似的问题。对于简单模型，可以找到似然值并使其最大化，但对于复杂模型，似然值通常是难以处理的 9,10。NMR 波谱就是一个很好的例子。对于应该使用的模型类型有很好的理解（公式 (1)），人们只需要确定适当的参数。然而，计算特定模型的 NMR 波谱需要在指数级大的希尔伯特空间中执行计算，这对经典计算机来说极具挑战性。这一特性是提出将 NMR 作为量子计算平台的最初动机之一。尽管已经证明 NMR 实验中不存在纠缠 12,13，但强相关性使其在经典上难以处理；也就是说，算子 Schmidt 秩呈指数增长，例如，这禁止有效的表示
用于 NMR 模型推断的量子近似贝叶斯计算
主要关键词
相关文件推荐
