論文の概要: Quantum Gate Pattern Recognition and Circuit Optimization for Scientific Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10008v2
• Date: Thu, 5 Aug 2021 09:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 17:59:12.513691
• Title: Quantum Gate Pattern Recognition and Circuit Optimization for Scientific Applications
• Title（参考訳）: 科学応用のための量子ゲートパターン認識と回路最適化
• Authors: Wonho Jang, Koji Terashi, Masahiko Saito, Christian W. Bauer, Benjamin Nachman, Yutaro Iiyama, Tomoe Kishimoto, Ryunosuke Okubo, Ryu Sawada, Junichi Tanaka
• Abstract要約: 回路最適化のための2つのアイデアを導入し、AQCELと呼ばれる多層量子回路最適化プロトコルに組み合わせる。 AQCELは、高エネルギー物理学における最終状態の放射をモデル化するために設計された反復的で効率的な量子アルゴリズム上に展開される。 我々の手法は汎用的であり、様々な量子アルゴリズムに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6329956884407544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is no unique way to encode a quantum algorithm into a quantum circuit. With limited qubit counts, connectivities, and coherence times, circuit optimization is essential to make the best use of near-term quantum devices. We introduce two separate ideas for circuit optimization and combine them in a multi-tiered quantum circuit optimization protocol called AQCEL. The first ingredient is a technique to recognize repeated patterns of quantum gates, opening up the possibility of future hardware co-optimization. The second ingredient is an approach to reduce circuit complexity by identifying zero- or low-amplitude computational basis states and redundant gates. As a demonstration, AQCEL is deployed on an iterative and efficient quantum algorithm designed to model final state radiation in high energy physics. For this algorithm, our optimization scheme brings a significant reduction in the gate count without losing any accuracy compared to the original circuit. Additionally, we have investigated whether this can be demonstrated on a quantum computer using polynomial resources. Our technique is generic and can be useful for a wide variety of quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムを量子回路にエンコードするユニークな方法は存在しない。 量子ビット数、接続性、コヒーレンス時間に制限があるため、回路最適化は短期量子デバイスを最大限に活用するために不可欠である。 AQCELと呼ばれる多層量子回路最適化プロトコルにおいて、回路最適化のための2つの異なるアイデアを導入し、それらを組み合わせる。 第1の要素は、量子ゲートの繰り返しパターンを認識し、将来のハードウェア共最適化の可能性を高める技術である。 第2の要素は、ゼロまたは低振幅の計算基底状態と冗長ゲートを識別することで、回路の複雑さを低減するアプローチである。 実演として、AQCELは高エネルギー物理学における最終状態放射をモデル化するために設計された反復的で効率的な量子アルゴリズム上に展開される。 このアルゴリズムでは、本手法は、元の回路と比較して精度を損なうことなく、ゲート数を大幅に削減する。 さらに,多項式資源を用いて量子コンピュータ上でこれを実証できるかどうかを検討した。 我々の手法は汎用的であり、様々な量子アルゴリズムに有用である。

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