論文の概要: Topological Quantum Compiling with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04743v2
• Date: Wed, 21 Oct 2020 05:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 03:35:34.227092
• Title: Topological Quantum Compiling with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるトポロジカル量子コンパイル
• Authors: Yuan-Hang Zhang, Pei-Lin Zheng, Yi Zhang and Dong-Ling Deng
• Abstract要約: 任意の単一ビットゲートを有限の普遍集合から基本ゲートの列にコンパイルする効率的なアルゴリズムを導入する。 このアルゴリズムは、量子物理学における深層学習の興味深い応用への新たな道を開くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.741584909637626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum compiling, a process that decomposes the quantum algorithm into a series of hardware-compatible commands or elementary gates, is of fundamental importance for quantum computing. We introduce an efficient algorithm based on deep reinforcement learning that compiles an arbitrary single-qubit gate into a sequence of elementary gates from a finite universal set. It generates near-optimal gate sequences with given accuracy and is generally applicable to various scenarios, independent of the hardware-feasible universal set and free from using ancillary qubits. For concreteness, we apply this algorithm to the case of topological compiling of Fibonacci anyons and obtain near-optimal braiding sequences for arbitrary single-qubit unitaries. Our algorithm may carry over to other challenging quantum discrete problems, thus opening up a new avenue for intriguing applications of deep learning in quantum physics.
• Abstract（参考訳）: 量子コンパイルは、量子アルゴリズムを一連のハードウェア互換のコマンドまたは基本ゲートに分解するプロセスであり、量子コンピューティングにおいて基本的な重要性である。 本稿では,任意の単一量子ビットゲートを有限普遍集合から基本ゲート列にコンパイルする,深層強化学習に基づく効率的なアルゴリズムを提案する。 任意の精度で最適に近いゲートシーケンスを生成し、ハードウェアで実現可能な普遍集合とは無関係に様々なシナリオに適用できる。 具体的には、このアルゴリズムをFibonacci anyonsのトポロジカルコンパイルの場合に適用し、任意の単一キュービットユニタリに対して最適に近いブレイディングシーケンスを得る。 このアルゴリズムは、他の難解な量子離散問題に続き、量子物理学における深層学習の応用を興味をそそる新たな道を開くかもしれない。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Implementing multi-controlled X gates using the quantum Fourier transform [0.0]
  本稿では,多くの複雑な量子ゲートの実装において,量子演算に基づくアプローチを効果的に利用する方法を示す。 回路の深さがわずか数個のアシラ量子ビットで大幅に低減されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T13:22:00Z)
• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
  期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。 本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。 私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
• Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
  我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。 我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。 我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:04:16Z)
• Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
  量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。 量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
• Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
  Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。 我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。 絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:32:36Z)
• Quantum amplitude damping for solving homogeneous linear differential equations: A noninterferometric algorithm [0.0]
  本研究は,同種LDEを解くための効率的な量子アルゴリズムを構築するために,量子振幅減衰演算を資源として利用する新しい手法を提案する。 このようなオープンな量子系にインスパイアされた回路は、非干渉法で解の実際の指数項を構成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-10T11:25:32Z)
• Estimating gate-set properties from random sequences [0.0]
  現在の量子デバイスは、非構造ゲート列の短い後、ネイティブな測定しかできない。 ランダムシーケンス推定という単一の実験は、多くの推定問題を解く。 我々は、最適性能保証付きシャドウ推定の頑健なチャネル変種を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T18:01:25Z)
• Quantum Compiling by Deep Reinforcement Learning [30.189226681406392]
  回路量子コンピュータのアーキテクチャは、高レベルな量子アルゴリズムを量子ゲートの低レベルな回路にコンパイルするための層を必要とする。 量子コンパイルの一般的な問題は、量子計算を記述する任意のユニタリ変換を、普遍的な量子ゲートの有限基底から選択された要素の列として近似することである。 我々は,探索時間と搾取時間とのトレードオフが著しく異なる,より深い強化学習手法を代替戦略として活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T15:32:15Z)
• Compiling single-qubit braiding gate for Fibonacci anyons topological quantum computation [0.0]
  トポロジカル量子計算(トポロジカル量子計算)は、デコヒーレンスを大幅に削減する量子コンピュータの実装である。 トポロジカルキュービットは、アノンと呼ばれる2次元準粒子のトポロジカル進化において符号化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-08T15:34:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。