การแยกตัวประกอบที่เสถียรสำหรับปัจจัยเฟสของการประมวลผลสัญญาณควอนตัม

[1] R. Chao, D. Ding, A. Gilyen, C. Huang และ M. Szegedy การหามุมสำหรับการประมวลผลสัญญาณควอนตัมด้วยความแม่นยำของเครื่องจักร พิมพ์ล่วงหน้า arXiv arXiv:2003.02831, 2020. doi:10.48550/​ARXIV.2003.02831.
https://doi.org/​10.48550/​ARXIV.2003.02831
arXiv: 2003.02831

[2] AM Childs, R. Kothari และ RD Somma อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับระบบสมการเชิงเส้นที่มีการพึ่งพาความแม่นยำที่ดีขึ้นแบบทวีคูณ SIAM Journal on Computing, 46(6):1920– 1950, 2017. doi:10.1137/​16M1087072.
https://doi.org/10.1137​16M1087072

[3] AM Childs, D. Maslov, Y. Nam, NJ Ross และ Y. Su. สู่การจำลองควอนตัมครั้งแรกด้วยการเพิ่มความเร็วของควอนตัม การดำเนินการของ National Academy of Sciences, 115(38):9456–9461, 2018. doi:10.1073/​pnas.1801723115.
https://doi.org/10.1073/​pnas.1801723115

[4] Y. Dong, X. Meng, KB Whaley และ L. Lin การประเมินปัจจัยเฟสที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลสัญญาณควอนตัม รีวิวทางกายภาพ A, 103(4):042419, 2021. doi:10.1103/​PhysRevA.103.042419.
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.103.042419

[5] A. Gilyén, Y. Su, GH Low และ N. Wiebe การแปลงค่าเอกพจน์ของควอนตัมและอื่น ๆ : การปรับปรุงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสำหรับเลขคณิตเมทริกซ์ควอนตัม พิมพ์ล่วงหน้า arXiv arXiv:1806.01838, 2018. doi:10.48550/​arXiv.1806.01838.
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.1806.01838
arXiv: 1806.01838

[6] A. Gilyén, Y. Su, GH Low และ N. Wiebe การแปลงค่าเอกพจน์ของควอนตัมและอื่น ๆ : การปรับปรุงแบบทวีคูณสำหรับเลขคณิตเมทริกซ์ควอนตัม ในการดำเนินการของการประชุมวิชาการ ACM SIGACT ประจำปีครั้งที่ 51 เกี่ยวกับทฤษฎีการคำนวณ หน้า 193–204, 2019 doi:10.1145/​3313276.3316366
https://doi.org/10.1145/​3313276.3316366

[7] เจ ฮา. การสลายตัวของผลิตภัณฑ์ของฟังก์ชันคาบในการประมวลผลสัญญาณควอนตัม ควอนตัม, 3:190, 2019. ดอย:10.22331/​q-2019-10-07-190.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-10-07-190

[8] ล. หลิน. บันทึกการบรรยายเกี่ยวกับอัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ พิมพ์ล่วงหน้า arXiv arXiv:2201.08309, 2022. doi:10.48550/​arXiv.2201.08309.
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.2201.08309
arXiv: 2201.08309

[9] GH ต่ำและ IL Chuang การจำลองแบบแฮมิลโทเนียนที่เหมาะสมที่สุดโดยการประมวลผลสัญญาณควอนตัม จดหมายทบทวนทางกายภาพ, 118(1):010501, 2017. doi:10.1103/​PhysRevLett.118.010501.
https://doi.org/​10.1103/​PhysRevLett.118.010501

[10] JM Martyn, ZM Rossi, AK Tan และ IL Chuang การรวมอัลกอริธึมควอนตัมเข้าด้วยกันอย่างยิ่งใหญ่ PRX Quantum, 2(4):040203, 2021. doi:10.1103/​PRXQuantum.2.040203.
https://doi.org/10.1103/​PRXQuantum.2.040203

[11] D. Potts และ M. Tasche การประมาณค่าพารามิเตอร์สำหรับผลรวมแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลที่ไม่เพิ่มขึ้นโดยวิธี Prony-like พีชคณิตเชิงเส้นและการประยุกต์, 439(4):1024–1039, 2013. doi:10.1016/​j.laa.2012.10.036.
https://doi.org/10.1016/​j.laa.2012.10.036

[12] ร. โพรนี่. เรียงความทดลองและการวิเคราะห์ J. Ecole Polytechnique, หน้า 24–76, 1795.

[13] J. Van Apeldoorn, A. Gilyén, S. Gribling และ R. de Wolf ตัวแก้ไข Quantum SDP: ขอบเขตบนและล่างที่ดีขึ้น ควอนตัม, 4:230, 2020. ดอย: 10.22331/​q-2020-02-14-230.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-02-14-230

[14] J. Wang, Y. Dong และ L. Lin เกี่ยวกับภูมิทัศน์พลังงานของการประมวลผลสัญญาณควอนตัมสมมาตร พิมพ์ล่วงหน้า arXiv arXiv:2110.04993, 2021. doi:10.48550/​arXiv.2110.04993
https://doi.org/​10.48550/​arXiv.2110.04993
arXiv: 2110.04993