論文の概要: Automatic Generation of Grover Quantum Oracles for Arbitrary Data
Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07545v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 17:14:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 12:09:46.754095
- Title: Automatic Generation of Grover Quantum Oracles for Arbitrary Data
Structures
- Title（参考訳）: 任意データ構造のためのグローバー量子オラクルの自動生成
- Authors: Raphael Seidel, Colin Kai-Uwe Becker, Sebastian Bock, Nikolay
Tcholtchev, Ilie-Daniel Gheorge-Pop and Manfred Hauswirth
- Abstract要約: グロバーのアルゴリズムは、非構造化データベースの効率的な探索に利用できる。
ブラックボックスとしてしばしばマスクされる量子オラクルは、グローバーのアルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,非構造化データベースをオーラクルに自動的に符号化し,Groverのアルゴリズムで効率的に検索できるフレキシブルな手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1091582432763736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The steadily growing research interest in quantum computing - together with
the accompanying technological advances in the realization of quantum hardware
- fuels the development of meaningful real-world applications, as well as
implementations for well-known quantum algorithms. One of the most prominent
examples till today is Grover's algorithm, which can be used for efficient
search in unstructured databases. Quantum oracles that are frequently masked as
black boxes play an important role in Grover's algorithm. Hence, the automatic
generation of oracles is of paramount importance. Moreover, the automatic
generation of the corresponding circuits for a Grover quantum oracle is deeply
linked to the synthesis of reversible quantum logic, which - despite numerous
advances in the field - still remains a challenge till today in terms of
synthesizing efficient and scalable circuits for complex boolean functions.
In this paper, we present a flexible method for automatically encoding
unstructured databases into oracles, which can then be efficiently searched
with Grover's algorithm. Furthermore, we develop a tailor-made method for
quantum logic synthesis, which vastly improves circuit complexity over other
current approaches. Finally, we present another logic synthesis method that
considers the requirements of scaling onto real world backends. We compare our
method with other approaches through evaluating the oracle generation for
random databases and analyzing the resulting circuit complexities using various
metrics.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングへの関心は着実に高まり、量子ハードウェアの実現に伴う技術進歩とともに、実世界の有意義なアプリケーションの開発と、よく知られた量子アルゴリズムの実装が促進される。
今日まで最も顕著な例の1つはgroverのアルゴリズムであり、非構造化データベースの効率的な検索に使用できる。
ブラックボックスとしてしばしばマスクされる量子神託は、グローバーのアルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。
したがって、オラクルの自動生成は最も重要なことです。
さらに、グロバー量子オラクルの対応する回路の自動生成は、可逆的な量子論理の合成と深く結びついており、この分野の多くの進歩にもかかわらず、複雑なブール関数のための効率的でスケーラブルな回路を合成するという点で今日まで課題である。
本稿では,構造化されていないデータベースをoracleに自動的にエンコードするフレキシブルな手法を提案する。
さらに,回路の複雑さを他の手法よりも大幅に向上させる,量子論理合成のためのテーラーメイド手法を開発した。
最後に,実世界のバックエンドにスケールする要件を考慮した論理合成手法を提案する。
提案手法は他の手法と比較して,ランダムデータベースのオラクル生成を評価し,その結果の回路複雑度を様々な指標を用いて解析する。
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