論文の概要: Heavy tails and pruning in programmable photonic circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02251v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 08:12:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 09:57:15.186298
- Title: Heavy tails and pruning in programmable photonic circuits
- Title（参考訳）: プログラマブルフォトニック回路における重テールとプルーニング
- Authors: Sunkyu Yu, Namkyoo Park
- Abstract要約: 回転演算子の大規模プログラマブルフォトニック回路の非自明な性質を示す。
ランダムなユニタリ行列を刈り取るための普遍的アーキテクチャを抽出し、「悪いものは取り除く方が良い」ことを証明する。
この結果は、大規模量子コンピューティングとフォトニックディープラーニングアクセラレーターにおける高忠実性のハードルを下げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developing hardware for high-dimensional unitary operators plays a vital role
in implementing quantum computations and deep learning accelerations.
Programmable photonic circuits are singularly promising candidates for
universal unitaries owing to intrinsic unitarity, ultrafast tunability, and
energy efficiency of photonic platforms. Nonetheless, when the scale of a
photonic circuit increases, the effects of noise on the fidelity of quantum
operators and deep learning weight matrices become more severe. Here we
demonstrate a nontrivial stochastic nature of large-scale programmable photonic
circuits-heavy-tailed distributions of rotation operators-that enables the
development of high-fidelity universal unitaries through designed pruning of
superfluous rotations. The power law and the Pareto principle for the
conventional architecture of programmable photonic circuits are revealed with
the presence of hub phase shifters, allowing for the application of network
pruning to the design of photonic hardware. We extract a universal architecture
for pruning random unitary matrices and prove that "the bad is sometimes better
to be removed" to achieve high fidelity and energy efficiency. This result
lowers the hurdle for high fidelity in large-scale quantum computing and
photonic deep learning accelerators.
- Abstract（参考訳）: 高次元ユニタリ演算子のためのハードウェアの開発は、量子計算とディープラーニング加速の実装において重要な役割を果たす。
プログラマブルフォトニック回路は、固有ユニタリ性、超高速波長性、およびフォトニックプラットフォームのエネルギー効率により、普遍ユニタリの候補として特異に有望である。
それでも、フォトニック回路のスケールが大きくなると、量子演算子の忠実度や深層学習重量行列に対するノイズの影響はより深刻になる。
本稿では,超流動回転のプルーニングを設計し,高忠実度ユニバーサルユニタリ化を可能にする,大規模プログラマブルフォトニック回路の非自明な確率的性質を示す。
プログラミング可能なフォトニック回路の従来のアーキテクチャにおける電力法則とパレート原理は、ハブ位相シフト器の存在によって明らかにされ、フォトニックハードウェアの設計にネットワークプルーニングを適用することができる。
ランダムユニタリ行列を刈り取るための普遍的なアーキテクチャを抽出し,高い忠実性とエネルギー効率を達成するために「悪は時々取り除く方がよい」ことを証明した。
この結果は、大規模量子コンピューティングとフォトニックディープラーニングアクセラレーターにおける高忠実性のハードルを下げる。
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