論文の概要: Decomposition of Clifford Gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11380v1
- Date: Fri, 5 Feb 2021 10:32:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 11:30:34.040762
- Title: Decomposition of Clifford Gates
- Title(参考訳): クリフォードゲートの分解
- Authors: Tefjol Pllaha, Kalle Volanto, Olav Tirkkonen
- Abstract要約: 我々はクリフォード・ゲートをクリフォード・トランスベクションの積として$textitminimal$として分解する高速アルゴリズムを提供する。
このアルゴリズムは、任意のクリフォードゲートと通勤する全てのパウリ行列を見つけるために直接使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7900158137749322
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In fault-tolerant quantum computation and quantum error-correction one is
interested on Pauli matrices that commute with a circuit/unitary. We provide a
fast algorithm that decomposes any Clifford gate as a $\textit{minimal}$
product of Clifford transvections. The algorithm can be directly used for
finding all Pauli matrices that commute with any given Clifford gate. To
achieve this goal, we exploit the structure of the symplectic group with a
novel graphical approach.
- Abstract(参考訳): フォールトトレラント量子計算と量子誤り訂正では、回路/ユニタリに可換なパウリ行列に関心がある。
Clifford ゲートを Clifford トランスベクションの $\textit{minimal}$ 積として分解する高速アルゴリズムを提供する。
このアルゴリズムは任意のクリフォードゲートで可換なすべてのパウリ行列を見つけるために直接用いられる。
この目的を達成するために,シンプレクティックグループの構造を新しいグラフィカルアプローチで活用する。
関連論文リスト
- Low-depth Clifford circuits approximately solve MaxCut [49.1574468325115]
低深さクリフォード回路に基づくMaxCutの量子インスピレーション近似アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,深さクリフォード回路を構築することにより,$N$-vertexグラフ上のMaxCutの近似解を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T15:20:03Z) - A simple asymptotically optimal Clifford circuit compilation algorithm [0.0]
任意の$n$-qubit Clifford演算子を3つのサブ回路からなる回路に分解するアルゴリズムを提案する。
他の導出的に最適なクリフォードコンパイルアルゴリズムと同様に、結果として得られる回路は$O(n2/log n)$2量子ゲートを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T23:27:59Z) - Simulation of IBM's kicked Ising experiment with Projected Entangled
Pair Operator [71.10376783074766]
我々は最近,誤りを軽減した量子回路を用いてエミュレートされた127量子ビットキックド・イジングモデルの古典的シミュレーションを行った。
提案手法はハイゼンベルク図の射影的絡み合ったペア作用素(PEPO)に基づいている。
我々はクリフォード展開理論を開発し、正確な期待値を計算し、それらをアルゴリズムの評価に利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T10:24:23Z) - Homotopy Classification of loops of Clifford unitaries [0.0]
素数$p$の量子回路を$mathsfd$次元格子上に作用させるクリフォード量子回路について検討する。
そのようなループのホモトピー類を任意の奇数$p$と$mathsfd=0,1,2,3$と$4$で計算する。
我々は、$(mathsfd+1)$次元のクリフォード回路のループのホモトピークラスが、$mathsfd$次元のクリフォード量子セルオートマタモジュロ浅い回路と格子変換の群の商と一致することを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T15:31:34Z) - Clifford+$T$-gate Decomposition with Limited Number of $T$ gates, its
Error Analysis, and Performance of Unitary Coupled Cluster Ansatz in Pre-FTQC
Era [0.0]
与えられた単一ビット回転ゲートの最も正確なClifford+$T$-gate分解を生成するアルゴリズムを提案する。
我々は, 様々な分子の分解誤差を数値的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-10T19:00:01Z) - Learning efficient decoders for quasi-chaotic quantum scramblers [3.823356975862005]
我々は,スクランブラーの知識がなくても,スクランブラー情報の検索が可能であることを示す。
古典デコーダは、ランダムなユニタリによってスクランブルされた情報の1つを忠実に検索することができる。
結果は古典的な形で量子ユニタリの正則性を学ぶことができることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T20:19:53Z) - 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) - Iterative Qubit Coupled Cluster using only Clifford circuits [52.77024349608834]
クリフォード回路のみを用いる反復量子結合クラスタ (iQCC) の変種に着目した。
この方法は、優れた初期パラメータを生成するため、短期変動量子アルゴリズムの応用に有用である。
NISQ時代を超えて、短い深さのクリフォード事前最適化回路を作るのにも有用かもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T20:31:10Z) - 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) - A Generic Compilation Strategy for the Unitary Coupled Cluster Ansatz [68.8204255655161]
本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムのコンパイル戦略について述べる。
我々は、回路深さとゲート数を減らすために、ユニタリ結合クラスタ(UCC)アンサッツを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T22:26:16Z) - Hadamard-free circuits expose the structure of the Clifford group [9.480212602202517]
クリフォード群は量子ランダム化ベンチマーク、量子トモグラフィ、誤り訂正プロトコルにおいて中心的な役割を果たす。
任意のクリフォード作用素が標準形式$F_HSF$で一意に書けることを示す。
ランダムな一様クリフォード作用素と対称群上のマロース分布の間の驚くべき接続が強調される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-20T17:51:36Z)
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。