Prueba de Hadamard (computación cuántica)

De Wikipedia, la enciclopedia libre

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.