論文の概要: Application of the Diamond Gate in Quantum Fourier Transformations and Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08605v2
• Date: Wed, 9 Mar 2022 08:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 01:49:36.315660
• Title: Application of the Diamond Gate in Quantum Fourier Transformations and Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子フーリエ変換と量子機械学習におけるダイヤモンドゲートの応用
• Authors: E. Bahnsen, S. E. Rasmussen, N. J. S. Loft, and N. T. Zinner
• Abstract要約: ダイヤモンドゲートを標準ゲートに分解する方法を示す。 次に、このCNSゲートがどのように制御相ゲートを作成できるかを示す。 また、量子機械学習においてダイヤモンドゲートの使い方を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As we are approaching actual application of quantum technology, it is essential to exploit the current quantum resources in the best possible way. With this in mind, it might not be beneficial to use the usual standard gate sets, inspired from classical logic gates, when compiling quantum algorithms when other less standardized gates currently perform better. We, therefore, consider a promising native gate, which occurs naturally in superconducting circuits, known as the diamond gate. We show how the diamond gate can be decomposed into standard gates and, using single-qubit gates, can work as a controlled-not-swap (CNS) gate. We then show how this CNS gate can create a controlled phase gate. Controlled phase gates are the backbone of the quantum Fourier transform algorithm, and we, therefore, show how to use the diamond gate to perform this algorithm. We also show how to use the diamond gate in quantum machine learning; namely, we use it to approximate non-linear functions and classify two-dimensional data.
• Abstract（参考訳）: 量子技術の実際の応用に近づいているため、現在の量子資源を最大限に活用することが不可欠である。 このことを念頭に置いて、量子アルゴリズムをコンパイルする際、古典論理ゲートからインスパイアされた通常の標準ゲートセットを使用することは、あまり有益ではないかもしれない。 したがって、我々は、ダイヤモンドゲートとして知られる超伝導回路で自然に発生する有望なネイティブゲートを考える。 ダイヤモンドゲートを標準ゲートに分解し,単一量子ゲートを用いて制御ノット・スワップ(CNS)ゲートとして機能させる方法を示す。 次に、このCNSゲートが制御相ゲートを作る方法を示す。 制御された位相ゲートは量子フーリエ変換アルゴリズムのバックボーンであり、ダイヤモンドゲートを使ってこのアルゴリズムを実行する方法を示す。 また、量子機械学習においてダイヤモンドゲートの使い方を示す。すなわち、非線形関数を近似し、2次元データを分類するために使用する。

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