論文の概要: Quantum Multiple-Valued Decision Diagrams with Linear Transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11395v1
- Date: Sat, 23 Jul 2022 02:35:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-04 00:31:32.186701
- Title: Quantum Multiple-Valued Decision Diagrams with Linear Transformations
- Title（参考訳）: 線形変換を伴う量子多値決定図
- Authors: Yonghong Li, Hao Miao
- Abstract要約: 我々は量子コンピューティングの新しい標準表現を開発する:量子多重値決定図(QMDD)
我々は、よりコンパクトな量子関数を得るために、優れた線形変換を探索するLTQMDDに対する線形シフティングアルゴリズムを設計する。
ある種の回路では、線形シフティングアルゴリズムは優れた性能を持つが、シフティングアルゴリズムはQMDDのサイズを小さくしない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1701691499017812
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the rapid development of quantum computing, the compact representation
of quantum operations based on decision diagrams has been received more and
more attraction. Since variable orders have a significant impact on the size of
the decision diagram, identifying a good variable order is of paramount
importance. In this paper, we integrate linear transformations into an
efficient and canonical form of quantum computing: Quantum Multiple-Valued
Decision Diagrams (QMDDs) and develop a novel canonical representation, namely
linearly transformed QMDDs (LTQMDDs). We design a linear sifting algorithm for
LTQMDDs that search a good linear transformation to obtain a more compact form
of quantum function. Experimental results show that the linear sifting
algorithm is able to generate decision diagrams that are significantly improved
compared with the original sifting algorithm. Moreover, for certain types of
circuits, linear sifting algorithm have good performance whereas sifting
algorithm does not decrease the size of QMDDs.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの急速な発展により、決定図に基づく量子演算のコンパクトな表現がますます注目を集めている。
変数順序は決定図のサイズに大きな影響を与えるため、優れた変数順序を特定することが最重要となる。
本稿では、線形変換を量子コンピューティングの効率的かつ正準形式に統合する:量子多重値決定図(QMDD)と、線形変換QMDD(LTQMDD)という新しい正準表現を開発する。
我々は、よりコンパクトな量子関数を得るために、優れた線形変換を求めるLTQMDDに対する線形シフティングアルゴリズムを設計する。
実験の結果,線形siftingアルゴリズムは,従来のsiftingアルゴリズムに比べて有意に改善された決定図を生成することができた。
さらに、ある種の回路では、線形シフティングアルゴリズムは優れた性能を持つ一方、シフティングアルゴリズムはQMDDのサイズを小さくしない。
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