A theory of quantum subspace diagonalization
Quantum subspace diagonalization methods are an exciting new class of algorithms for solving large-scale eigenvalue problems using quantum computers. Unfortunately, these methods require the solution of an ill-conditioned generalized eigenvalue problem, with a matrix pencil corrupted by a nonnegligi...
Những tác giả chính: | Epperly, EN, Lin, L, Nakatsukasa, Y |
---|---|
Định dạng: | Journal article |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Society for Industrial and Applied Mathematics
2022
|
Những quyển sách tương tự
-
Sampling Error Analysis in Quantum Krylov Subspace Diagonalization
Bằng: Gwonhak Lee, et al.
Được phát hành: (2024-09-01) -
Active Block Diagonal Subspace Clustering
Bằng: Ziqi Xie, et al.
Được phát hành: (2021-01-01) -
Subspace Clustering with Block Diagonal Sparse Representation
Bằng: Fang, Xian, et al.
Được phát hành: (2021) -
Deep Subspace Clustering with Block Diagonal Constraint
Bằng: Jing Liu, et al.
Được phát hành: (2020-12-01) -
On the structure of the fundamental subspaces of acyclic matrices with 0 in the diagonal
Bằng: Daniel Jaume, et al.
Được phát hành: (2023-08-01)