論文の概要: Step-by-Step HHL Algorithm Walkthrough to Enhance the Understanding of
Critical Quantum Computing Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09004v4
- Date: Sat, 25 Mar 2023 02:40:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 03:58:31.504200
- Title: Step-by-Step HHL Algorithm Walkthrough to Enhance the Understanding of
Critical Quantum Computing Concepts
- Title(参考訳): 量子コンピューティングの概念を理解するためのステップバイステップHHLアルゴリズムのウォークスルー
- Authors: Hector Jose Morrell Jr, Anika Zaman, and Hiu Yung Wong
- Abstract要約: HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)量子アルゴリズムは解析的に説明され、ブラケット表記法では 4-qubit の数値例で説明される。
Qiskitを使ってプログラムされた量子回路は、IBM量子コンピュータの実際のハードウェア実行に利用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: After learning basic quantum computing concepts, it is desirable to reinforce
the learning using an important and relatively complex algorithm through which
the students can observe and appreciate how the qubits evolve and interact with
each other. Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) quantum algorithm, which can solve
Linear System Problems with exponential speed-up over the classical method and
is the basic of many important quantum computing algorithms, is used to serve
this purpose. The HHL algorithm is explained analytically followed by a 4-qubit
numerical example in bra-ket notation. Matlab code corresponding to the
numerical example is available for students to gain a deeper understanding of
the HHL algorithm from a pure matrix point of view. A quantum circuit
programmed using qiskit is also provided which can be used for real hardware
execution in IBM quantum computers. After going through the material, students
are expected to have a better appreciation of the concepts such as basis
transformation, bra-ket and matrix representations, superposition,
entanglement, controlled operations, measurement, Quantum Fourier
Transformation, Quantum Phase Estimation, and quantum programming. To help
readers review these basic concepts, brief explanations augmented by the HHL
numerical examples in the main text are provided in the Appendix.
- Abstract(参考訳): 基本的な量子コンピューティングの概念を学習した後、学生が量子ビットがどのように進化し相互に相互作用するかを観察し評価できる、重要で比較的複雑なアルゴリズムを用いて学習を強化することが望ましい。
harrow-hassidim-lloyd(hhl)量子アルゴリズムは、古典的な方法よりも指数関数的なスピードアップで線形系問題を解くことができ、多くの重要な量子計算アルゴリズムの基本である。
HHLアルゴリズムは、ブラケット表記法で4キュービットの数値例で解析的に説明される。
数値的な例に対応するMatlabコードは、純粋な行列の観点からHHLアルゴリズムをより深く理解するために学生に利用可能である。
Qiskitを用いてプログラムされた量子回路も提供され、IBM量子コンピュータにおける実際のハードウェア実行に使用できる。
基礎変換、ブラケットおよび行列表現、重ね合わせ、絡み合い、制御操作、測定、量子フーリエ変換、量子位相推定、量子プログラミングといった概念をより良く理解することが期待されている。
これらの基本的な概念をレビューするために、本文のHHL数値例で拡張した簡単な説明がAppendixで提供されている。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Advancing Quantum Computing with Formal Methods [0.0]
このチュートリアルは、量子コンピューティングに関心を持つフォーマルなメソッドコミュニティの全員を対象としている。
量子コンピューティングに精通する必要はないが、基本的な線形代数の知識は前提条件である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T12:51:38Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantivine: A Visualization Approach for Large-scale Quantum Circuit
Representation and Analysis [31.203764035373677]
我々は量子回路の探索と理解のための対話型システムQuantivineを開発した。
一連の新しい回路視覚化は、キュービットの証明、並列性、絡み合いなどのコンテキストの詳細を明らかにするように設計されている。
Quantivineの有効性は、最大100キュービットの量子回路の2つの利用シナリオを通して示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-18T04:51:28Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - An introduction to variational quantum algorithms for combinatorial optimization problems [0.0]
このチュートリアルは変分量子アルゴリズムのクラスに関する数学的記述を提供する。
量子側および古典側におけるこれらのハイブリッドアルゴリズムの重要な側面を正確に紹介する。
我々はQAOAに特に注意を払って、そのアルゴリズムに関わる量子回路と、その可能な誘導関数によって満たされる特性を詳述した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T14:27:52Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - Parametrized Complexity of Quantum Inspired Algorithms [0.0]
量子アルゴリズムの有望な領域は量子機械学習と量子最適化である。
近年の量子技術、特に量子ソフトウェアの発展により、研究と産業のコミュニティは量子アルゴリズムの新しい応用を見つけようとしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T06:19:36Z) - Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit
Distance [52.77024349608834]
グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。
本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T12:35:26Z) - Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T13:48:00Z) - Fundamentals In Quantum Algorithms: A Tutorial Series Using Qiskit
Continued [0.0]
このチュートリアルシリーズは、フェーズ推定、ショアズ、QAOA、VQEなど、これまでで最も有望な量子アルゴリズムの理解を支援することを目的としている。
それぞれのアルゴリズムの理論的基盤を伴って、IBMのQiskitを使って、ゲートベースの量子コンピューティングで各アルゴリズムを実装する際の長所と課題をコーディングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T18:37:24Z)
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。