Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Rounding

論文の概要: Quantum Rounding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05949v1
Date: Thu, 12 Aug 2021 20:00:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-18 16:54:13.396220
Title: Quantum Rounding
Title（参考訳）: 量子丸め
Authors: Rajiv Krishnakumar and William Zeng
Abstract要約: ラウンドリングから算術誤差を抑えるために複数のサンプルを使用する方法を示す。量子レジスタに格納された固定点数の乗算について,これらの手法をベンチマークする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08460698440162888
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce new rounding methods to improve the accuracy of finite precision quantum arithmetic. These quantum rounding methods are applicable when multiple samples are being taken from a quantum program. We show how to use multiple samples to stochastically suppress arithmetic error from rounding. We benchmark these methods on the multiplication of fixed-point numbers stored in quantum registers. We show that the gate counts and depths for multiplying to a target accuracy can be reduced by approximately 2-3X over state of the art methods while using roughly the same number of qubits.
Abstract（参考訳）: 有限精度量子算術の精度を向上させるため,新しいラウンドリング法を提案する。これらの量子丸め法は、量子プログラムから複数のサンプルを採取する場合に適用できる。本稿では,複数サンプルを用いて丸め誤差を確率的に抑制する方法を示す。これらの手法を量子レジスタに格納された不動点数の乗算にベンチマークする。対象精度に乗じるためのゲート数と深さを、ほぼ同じ数のキュービットを用いて、アートメソッドの状態よりも約2〜3倍削減できることを示す。

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