論文の概要: Performance Evaluations of Noisy Approximate Quantum Fourier Arithmetic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09349v1
- Date: Fri, 17 Dec 2021 06:51:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 07:28:40.366183
- Title: Performance Evaluations of Noisy Approximate Quantum Fourier Arithmetic
- Title（参考訳）: ノイズ近似量子フーリエ演算の性能評価
- Authors: Robert A.M. Basili, Wenyang Qian, Shuo Tang, Austin M. Castellino,
Mary Eshaghian-Wilner, James P. Vary, Glenn Luecke, Ashfaq Khokhar
- Abstract要約: 量子コンピュータ上でQFTベースの整数加算と乗算を実装した。
これらの演算は様々な量子応用に基本的である。
我々はこれらの実装をIBMの超伝導量子ビットアーキテクチャに基づいて評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1140384738063092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Quantum Fourier Transform (QFT) grants competitive advantages, especially
in resource usage and circuit approximation, for performing arithmetic
operations on quantum computers, and offers a potential route towards a
numerical quantum-computational paradigm. In this paper, we utilize efficient
techniques to implement QFT-based integer addition and multiplications. These
operations are fundamental to various quantum applications including Shor's
algorithm, weighted sum optimization problems in data processing and machine
learning, and quantum algorithms requiring inner products. We carry out
performance evaluations of these implementations based on IBM's superconducting
qubit architecture using different compatible noise models. We isolate the
sensitivity of the component quantum circuits on both one-/two-qubit gate error
rates, and the number of the arithmetic operands' superposed integer states. We
analyze performance, and identify the most effective approximation depths for
quantum add and quantum multiply within the given context. We observe
significant dependency of the optimal approximation depth on the degree of
machine noise and the number of superposed states in certain performance
regimes. Finally, we elaborate on the algorithmic challenges - relevant to
signed, unsigned, modular and non-modular versions - that could also be applied
to current implementations of QFT-based subtraction, division, exponentiation,
and their potential tensor extensions. We analyze performance trends in our
results and speculate on possible future development within this computational
paradigm.
- Abstract（参考訳）: 量子フーリエ変換(QFT)は、特に資源使用量や回路近似において、量子コンピュータ上で算術演算を行うための競争上の優位性を与え、数値量子計算パラダイムへの潜在的経路を提供する。
本稿では,QFTに基づく整数加算と乗算の実装に効率的な手法を用いる。
これらの操作は、shorのアルゴリズム、データ処理と機械学習における重み付き和最適化問題、内部積を必要とする量子アルゴリズムなど、様々な量子応用に基礎を置いている。
我々は、異なる互換ノイズモデルを用いて、IBMの超伝導量子ビットアーキテクチャに基づいて、これらの実装の性能評価を行う。
本研究では,1/2キュービットゲート誤り率と演算子演算子の重畳整数状態の値に対する成分量子回路の感度を分離する。
我々は、性能を分析し、与えられたコンテキスト内で量子加算と量子乗算の最も効果的な近似深さを同定する。
本研究では,機械騒音の程度と重畳状態数に対する最適近似深さの有意な依存性を観測した。
最後に、QFTベースの減算、除算、指数、および潜在的なテンソル拡張の現在の実装にも適用可能な、符号付き、符号なし、モジュラーおよび非モジュラーバージョンに関連するアルゴリズム上の課題について詳しく述べる。
結果の傾向を分析し,この計算パラダイムにおける今後の展開の可能性について考察する。
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