本篇博客主要讨论一下HHL论文中提及的几个参数,感谢我的师兄们没有嫌弃我这个憨憨,再我问了一遍又一遍之后,我终于搞懂这几个该死的参数之间的关系了,这篇博客内容虽然短,文字也不多,但是真的是死了好多脑细胞,推了好几个小时才把PPT上参数讨论部分的内容给看懂得,感谢老师的PPT,简直是个宝藏。要是我理解有误,欢迎纠正~

1.条件数k

条件数可以用来衡量一个矩阵的稳定性,它的概念是这样定义的:

其中||A||是矩阵A的范数。在原文中有这样一句话:

原文里面说对于矩阵而言,它的条件数越大,这个矩阵就越不稳定,A也就越来越难反转。在HHL原文中,作者假设矩阵A的特征值属于[1/k,1],条件数k=最大奇异值的绝对值/最小奇异值的绝对值。(奇异值>=0)

通过原文可以看出,只有当K是logN的多项式的情况下,这个HHL算法才能够达到指数加速效果。

条件数K估计不准确会产生的影响:

2.模拟时间t0



这时候我们将特征值的周期进行了改变,变成了[-1/2,1/2),其实和[0,1)是等价的,正如PPT中提及的,如果我们不对特征值规定一个范围,那么最小模拟时间也是飘忽不定的,由此我们可以推算出最小模拟时间的范围,虽然特征值是可以小于0的,但是最小模拟时间是大于0的奥。

3.C(用于归一化的系数)

4.特征值λ

说到特征值我们还要讨论最大特征值和最小特征值,因为这影响了系数C的取值。如果最小的特征值是0,我们就认为矩阵A是非奇异矩阵,这时候矩阵有无穷多个解或者无解,此时条件数K等于正无穷。这时候算法也能够做,主要是在受控旋转进行部分处理,和TVSD很相似。

在HHL原文中,我们需要知道条件数,最大特征值,目的就是为了对归一化系数C的范围有个大体的了解。假设我们已经知晓了最大特征值,并且最大特征值大于1,那我们就要对矩阵进行预处理,(矩阵A)/(最大特征值),预处理的目的也是为了系数归一化;如果我们不知道最大特征值,这是后我们就要进行最大值估计,在这个估计过程中产生的误差,对结果的影响如下,m代表相位估计所用qubit数目。

分析如下:

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