Prueba de Hadamard (computación cuántica)

En computación cuántica, la prueba de Hadamard es un método utilizado para crear una variable aleatoria cuyo valor esperado es la parte real esperada. , donde es un estado cuántico y es una compuerta unitaria que actúa sobre el espacio de .[1]​ La prueba de Hadamard produce una variable aleatoria cuya imagen está en y cuyo valor esperado es exactamente . Es posible modificar el circuito para producir una variable aleatoria cuyo valor esperado sea la parte imaginaria esperada .[1]

Descripción del circuito editar

Para realizar la prueba de Hadamard primero calculamos el estado   mediante la aplicación de la compuerta de Hadamard al qubit auxiliar  . Posteriormente aplicamos el operador unitario en   condicionado al primer qubit para obtener el estado  . Después aplicamos nuevamente la compuerta de Hadamard al primer qubit, obteniendo finalmente  .

La medición del primer qubit, tendrá el resultado   con probabilidad  , en cuyo caso la salida tendrá valor de  . El resultado es   con probabilidad  , en cuyo caso el resultado tiene valor de  . El valor esperado de la salida será entonces la diferencia entre las dos probabilidades, la cual es  .

Para obtener una variable aleatoria cuyo valor esperado sea   se sigue exactamente el mismo procedimiento pero iniciando con  .[2]

La prueba de Hadamard tiene muchas aplicaciones en algoritmos cuánticos, como por ejemplo en el algoritmo Aharonov-Jones-Landau. A través de una modificación muy simple, se puede usar para calcular el producto interno entre dos estados   y  :[3]​ en lugar de comenzar desde un estado   es suficiente comenzar desde el estado fundamental   y realizar dos operaciones controladas en el qubit auxiliar. Controlando que el registro auxiliar sea  , aplicamos el unitario que produce   en el segundo registro, y controlando que el registro auxiliar esté en el estado  , obtendremos   en el segundo registro. El valor esperado de las mediciones de los qubits auxiliares conduce a una estimación de  . El número de muestras necesarias para estimar el valor esperado con error absoluto   es  , debido a un límite de Chernoff. Este valor se puede mejorar a   utilizando técnicas de estimación de amplitud.[3]

Referencias editar

  1. a b Dorit Aharonov Vaughan Jones, Zeph Landau (2009). «A Polynomial Quantum Algorithm for Approximating the Jones Polynomial». Algorithmica 55 (3): 395-421. arXiv:quant-ph/0511096. doi:10.1007/s00453-008-9168-0. 
  2. «quantumalgorithms.org - Hadamard test». Open Publishing. Consultado el 27 de febrero de 2022. 
  3. a b «quantumalgorithms.org - Modified hadamard test». Open Publishing. Consultado el 27 de febrero de 2022.