論文の概要: Emulating Quantum Interference with Generalized Ising Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07379v2
- Date: Sat, 21 Oct 2023 21:26:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 15:26:26.949898
- Title: Emulating Quantum Interference with Generalized Ising Machines
- Title(参考訳): 一般化イジングマシンによる量子干渉のエミュレート
- Authors: Shuvro Chowdhury, Kerem Y. Camsari and Supriyo Datta
- Abstract要約: 本稿では、量子ゲートの任意の列を確率的pビットのネットワークにマッピングするための、正確で一般的な手順を提案する。
この構造をボルツマンマシンとみなすことができ、それぞれが初期構成から最終構成へと導かれるファインマンパスを表す。
任意の量子回路を複雑なエネルギー関数を持つボルツマンマシンにマッピングする結果は、確率的資源を持つ量子回路のシミュレーション可能性の境界を推し進める助けとなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The primary objective of this paper is to present an exact and general
procedure for mapping any sequence of quantum gates onto a network of
probabilistic p-bits which can take on one of two values 0 and 1. The first $n$
p-bits represent the input qubits, while the other p-bits represent the qubits
after the application of successive gating operations. We can view this
structure as a Boltzmann machine whose states each represent a Feynman path
leading from an initial configuration of qubits to a final configuration. Each
such path has a complex amplitude $\psi$ which can be associated with a complex
energy. The real part of this energy can be used to generate samples of Feynman
paths in the usual way, while the imaginary part is accounted for by treating
the samples as complex entities, unlike ordinary Boltzmann machines where
samples are positive. Quantum gates often have purely imaginary energy
functions for which all configurations have the same probability and one cannot
take advantage of sampling techniques. However, if we can use suitable
transformations to introduce a real part in the energy function then powerful
sampling algorithms like Gibbs sampling can be harnessed to get acceptable
results with far fewer samples and perhaps even escape the exponential scaling
with $nd$. This algorithmic acceleration can then be supplemented with
special-purpose hardware accelerators like Ising Machines which can obtain a
very large number of samples per second through a combination of massive
parallelism, pipelining, and clockless mixed-signal operation made possible by
codesigning circuits and architectures to match the algorithm. Our results for
mapping an arbitrary quantum circuit to a Boltzmann machine with a complex
energy function should help push the boundaries of the simulability of quantum
circuits with probabilistic resources and compare them with NISQ-era quantum
computers.
- Abstract(参考訳): 本稿では,量子ゲート列を2つの値 0 と 1 のうちの1つを取る確率的 p-ビットのネットワークにマッピングするための,完全かつ一般的な手順を提案する。
最初の$n$ p-bits は入力 qubits を表し、他の p-bits は連続したゲーティング操作の後に qubits を表す。
この構造をボルツマン機械(boltzmann machine)と見ることができ、状態はそれぞれ、量子ビットの初期構成から最終的な構成に至るファインマン経路を表す。
そのような経路はそれぞれ複素振幅$\psi$を持ち、複素エネルギーに関連付けることができる。
このエネルギーの真の部分は、通常の方法でファインマン経路のサンプルを生成するために用いられるが、虚部はサンプルを正のボルツマン機械とは異なり、複雑な実体として扱うことによって説明される。
量子ゲートはしばしば純粋に想像上のエネルギー関数を持ち、全ての構成が同じ確率を持ち、サンプリング技術を利用することができない。
しかし、エネルギー関数の真の部分を導入するのに適切な変換を利用できるなら、ギブスサンプリングのような強力なサンプリングアルゴリズムを使って、はるかに少ないサンプルで許容可能な結果を得ることができ、そしておそらく$nd$で指数スケーリングを逃れることができる。
このアルゴリズムアクセラレーションは、大量の並列処理、パイプライニング、クロックレス混合信号演算を組み合わせることで、アルゴリズムにマッチする回路やアーキテクチャをコード署名することで、毎秒に非常に多くのサンプルを得ることができるイジングマシンのような専用ハードウェアアクセラレーターで補うことができる。
任意の量子回路を複雑なエネルギー関数を持つボルツマン機械にマッピングする結果は、確率的資源を持つ量子回路のシミュレーション可能性の境界を押し上げ、それらをnicq時代の量子コンピュータと比較するのに役立つ。
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