論文の概要: Lowering the T-depth of Quantum Circuits By Reducing the Multiplicative
Depth Of Logic Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03845v1
- Date: Sat, 6 Jun 2020 11:08:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 11:25:05.431396
- Title: Lowering the T-depth of Quantum Circuits By Reducing the Multiplicative
Depth Of Logic Networks
- Title(参考訳): 論理ネットワークの乗算深さ低減による量子回路のT深さ低減
- Authors: Thomas H\"aner and Mathias Soeken
- Abstract要約: 本稿では,論理ネットワークにおける乗算深度を低減するために,プログラミングに基づく論理合成アルゴリズムについて述べる。
我々のアルゴリズムは暗号や量子コンピューティングに応用されており、乗法深さの減少は対応する量子回路のより低いT$-depthへと直接変換される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4902915966744057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The multiplicative depth of a logic network over the gate basis $\{\land,
\oplus, \neg\}$ is the largest number of $\land$ gates on any path from a
primary input to a primary output in the network. We describe a dynamic
programming based logic synthesis algorithm to reduce the multiplicative depth
in logic networks. It makes use of cut enumeration, tree balancing, and
exclusive sum-of-products (ESOP) representations. Our algorithm has
applications to cryptography and quantum computing, as a reduction in the
multiplicative depth directly translates to a lower $T$-depth of the
corresponding quantum circuit. Our experimental results show improvements in
$T$-depth over state-of-the-art methods and over several hand-optimized quantum
circuits for instances of AES, SHA, and floating-point arithmetic.
- Abstract(参考訳): ゲート基底上の論理ネットワークの乗法的深さは$\{\land, \oplus, \neg\}$ であり、ネットワークの一次入力から一次出力への任意の経路上の$\land$ゲートの最大数である。
論理ネットワークにおける乗算深度を低減するために,動的プログラミングに基づく論理合成アルゴリズムについて述べる。
カット列挙、ツリーバランシング、排他的積和(ESOP)表現を利用する。
我々のアルゴリズムは暗号や量子コンピューティングに応用されており、乗法深さの減少は対応する量子回路のより低いT$-depthへと直接変換される。
実験の結果, AES, SHA, 浮動小数点演算の例に対して, 最先端手法と数個の手動最適化量子回路に比較してT$-depthの改善が認められた。
関連論文リスト
- Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9303833600197]
我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。
Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。
注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T09:20:54Z) - Learning shallow quantum circuits [7.411898489476803]
未知の$n$-qubit浅量子回路$U$を学習するためのアルゴリズムを提案する。
また、未知の$n$-qubit状態$lvert psi rangle$の記述を学習するための古典的なアルゴリズムも提供する。
提案手法では,局所反転に基づく量子回路表現と,これらの逆変換を組み合わせた手法を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T16:05:00Z) - Single-Qubit Gates Matter for Optimising Quantum Circuit Depth in Qubit
Mapping [4.680722019621822]
本稿では,単一ビットゲートが回路深さに与える影響を考慮し,簡便かつ効率的な手法を提案する。
本手法は,回路深度を最適化する既存のQCTアルゴリズムと組み合わせることができる。
SABREに埋め込み,回路深度を50%, 平均27%まで低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T23:16:16Z) - On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum
computer [49.1574468325115]
DPPは1970年代の量子光学のモデルとしてマッキによって導入された。
ほとんどのアプリケーションはDPPからのサンプリングを必要としており、その量子起源を考えると、古典的なコンピュータでDPPをサンプリングするのは古典的なものよりも簡単かどうか疑問に思うのが自然である。
バニラサンプリングは、各コスト$mathcalO(N3)$と$mathcalO(Nr2)$の2つのステップから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T08:43:11Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and
portfolio optimization [92.13478140615481]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T18:54:48Z) - A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。
ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T08:04:15Z) - Reducing the Depth of Quantum FLT-Based Inversion Circuit [0.5735035463793008]
本稿では、二元有限体に対する既存の量子フェルマーのLittle Theorem(ゲート)ベースの反転回路の深さを削減することを提案する。
私たちのアプローチは、時間効率の実装の代替となることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-16T00:20:18Z) - Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。
我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-12T19:39:31Z) - Quantum State Preparation with Optimal Circuit Depth: Implementations
and Applications [10.436969366019015]
我々は、$Theta(n)$-depth回路は、$O(ndlog d)$ acillary qubitsを持つ$Theta(log(nd))で作成可能であることを示す。
我々は、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系解法、量子ランダムアクセスメモリの実現など、異なる量子コンピューティングタスクにおける結果の適用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T13:16:30Z) - A quantum algorithm for training wide and deep classical neural networks [72.2614468437919]
勾配勾配勾配による古典的トレーサビリティに寄与する条件は、量子線形系を効率的に解くために必要な条件と一致することを示す。
MNIST画像データセットがそのような条件を満たすことを数値的に示す。
我々は、プールを用いた畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに$O(log n)$の実証的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T23:41:03Z) - Improved quantum circuits for elliptic curve discrete logarithms [6.058525641792685]
楕円曲線スカラー乗算のための改良された量子回路を提案する。
可逆整数やモジュラ演算などの低レベル成分を最適化する。
Q#量子プログラミング言語における点加算の完全な実装を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-27T04:08:49Z)
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。