論文の概要: Hybrid HHL with Dynamic Quantum Circuits on Real Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15958v5
• Date: Fri, 18 Aug 2023 02:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 01:56:28.072050
• Title: Hybrid HHL with Dynamic Quantum Circuits on Real Hardware
• Title（参考訳）: 実ハードウェア上での動的量子回路を用いたハイブリッドHHL
• Authors: Romina Yalovetzky, Pierre Minssen, Dylan Herman, Marco Pistoia
• Abstract要約: 量子線形系ソルバのほとんどのコンポーネントは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスの範囲から遠く離れている。 この研究は、より小さな量子デバイスに適しているHarrow-Hassidim-Lloyd (HHL)アルゴリズムのハイブリッド版を推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1096737598952853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, quantum algorithms have been developed for accelerating basic linear algebraic operations applied to vectors encoded in quantum states. Unfortunately, the majority of the components of quantum linear system solvers are far out of the reach of noisy intermediate-scale quantum devices. This precludes the ability to produce small-scale experiments for benchmarking all the components on real quantum hardware. This work advances a hybrid variant of the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm that is more suitable for small quantum devices. First, we reduce the circuit complexity of the eigenvalue estimation component by leveraging newly available quantum-hardware features for implementing dynamic quantum circuits, such as mid-circuit measurements, qubit reset and reuse, and quantum conditional logic. Second, we introduce a novel method for scaling the linear-system matrix such that the eigenvalue estimation is more accurate. We empirically demonstrate the effectiveness of these Hybrid HHL enhancements by applying this algorithm to small portfolio optimization problems, executed end-to-end on the Quantinuum System Model H1-2 trapped-ion quantum computer. Lastly, we present a comparative analysis of the various approaches for eigenvalue inversion to better understand when it is beneficial to utilize Hybrid HHL.
• Abstract（参考訳）: 近年,量子状態に符号化されたベクトルに適用される基本線形代数演算を高速化する量子アルゴリズムが開発されている。 残念なことに、量子線形系解法の大部分のコンポーネントは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスには程遠い。 これにより、実際の量子ハードウェア上ですべてのコンポーネントをベンチマークする小さな実験を作成できない。 この研究は、より小さな量子デバイスに適しているHarrow-Hassidim-Lloyd (HHL)アルゴリズムのハイブリッド版を推し進める。 まず、中間回路計測、量子ビットのリセットと再利用、量子条件論理などの動的量子回路の実装に、新たに利用可能な量子ハードウェア機能を活用することにより、固有値推定成分の回路複雑性を低減する。 第二に,固有値推定がより正確になるように線形系行列をスケールする方法を提案する。 このアルゴリズムをポートフォリオ最適化問題に適用し,量子量子量子コンピュータh1-2でエンドツーエンドに実行することにより,これらのハイブリッドhhl強化の有効性を実証的に実証する。 最後に,ハイブリッドhhlの利用が有用である場合の固有値反転に対する様々なアプローチの比較分析を行った。

関連論文リスト

• Integrating Quantum Algorithms Into Classical Frameworks: A Predictor-corrector Approach Using HHL [0.562479170374811]
  我々は、Harrow, Hassidim and Lloyd (HHL) によって提案された方程式の線形系に対するよく知られたアルゴリズムを、直接解法ではなく予測子-相関子に適応させることにより適用する。 この戦略は、多くの古典的アルゴリズムでよく見られる計算コストの高いステップのインテリジェントな省略を可能にし、同時に量子状態の抽出に関連する悪名高い読み出し問題を緩和する。 このアプローチの汎用性は、滑らかな粒子流体力学、プラズマシミュレーション、反応性流れ構成など、様々な分野の応用を通して説明される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:31:10Z)
• 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)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• A Hybrid Classical-Quantum HPC Workload [0.0]
  量子デバイスを特徴とするスーパーコンピュータ上でのハイブリッド古典量子ワークロードのオーケストレーション戦略を提案する。 量子デバイスに計算の一部をオフロードするサンプルアプリケーションについて検討する。 現在のテストベッドは、最終的に実際の量子デバイスを含む、より高度なハイブリッドワークロードの基礎として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T09:54:51Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Adapting the HHL algorithm to quantum many-body theory [0.0]
  我々は,光分子系における相関エネルギーの正確な予測を行うために,Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを実装した。 量子コンピューティングのさまざまな時代におけるHHLの変種について紹介する。 我々は、相関エネルギーを正確に捉えるために、NISQ型AdaptHHLiteの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T15:38:59Z)
• Hybrid Quantum Classical Simulations [0.0]
  量子コンピューティングの2つの主要なハイブリッド応用、すなわち量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と変分量子固有解法(VQE)について報告する。 どちらも、古典的な中央処理ユニットと量子処理ユニットの間の漸進的な通信を必要とするため、ハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T10:49:15Z)
• A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
  本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。 実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• VQE Method: A Short Survey and Recent Developments [5.9640499950316945]
  変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトニアンの固有値と固有値を見つけるためにハイブリッド量子古典計算法を用いる方法である。 VQEは、様々な小さな分子に対する電子的シュリンガー方程式の解法に成功している。 現代の量子コンピュータは、現在利用可能なアンサツェを用いて生成されたディープ量子回路を実行することができない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:25:36Z)

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。