論文の概要: Parametric Synthesis of Computational Circuits for Complex Quantum
Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09903v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 06:25:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 23:10:42.329988
- Title: Parametric Synthesis of Computational Circuits for Complex Quantum
Algorithms
- Title（参考訳）: 複素量子アルゴリズムのための計算回路のパラメトリック合成
- Authors: Cesar Borisovich Pronin, Andrey Vladimirovich Ostroukh
- Abstract要約: 我々の量子シンセサイザーの目的は、ユーザーが高レベルなコマンドを使って量子アルゴリズムを実装できるようにすることである。
量子アルゴリズムを実装するための提案手法は、機械学習の分野で潜在的に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the moment, quantum circuits are created mainly by manually placing logic
elements on lines that symbolize quantum bits. The purpose of creating Quantum
Circuit Synthesizer "Naginata" was due to the fact that even with a slight
increase in the number of operations in a quantum algorithm, leads to the
significant increase in size of the corresponding quantum circuit. This causes
serious difficulties both in creating and debugging these quantum circuits. The
purpose of our quantum synthesizer is enabling users an opportunity to
implement quantum algorithms using higher-level commands. This is achieved by
creating generic blocks for frequently used operations such as: the adder,
multiplier, digital comparator (comparison operator), etc. Thus, the user could
implement a quantum algorithm by using these generic blocks, and the quantum
synthesizer would create a suitable circuit for this algorithm, in a format
that is supported by the chosen quantum computation environment. This approach
greatly simplifies the processes of development and debugging a quantum
algorithm. The proposed approach for implementing quantum algorithms has a
potential application in the field of machine learning, in this regard, we
provided an example of creating a circuit for training a simple neural network.
Neural networks have a significant impact on the technological development of
the transport and road complex, and there is a potential for improving the
reliability and efficiency of their learning process by utilizing quantum
computation, through the introduction of quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 量子回路は、主に量子ビットを象徴する線上に論理要素を手動で配置することによって作られる。
量子回路合成器"Naginata"を作成する目的は、量子アルゴリズムにおける演算数がわずかに増加しても、対応する量子回路のサイズが大幅に増加するという事実による。
これにより、これらの量子回路の作成とデバッグが困難になる。
量子シンセサイザの目的は、ユーザが高レベルコマンドを使って量子アルゴリズムを実装する機会を提供することです。
これは、加算器、乗算器、デジタルコンパレータ(比較演算子)など、頻繁に使用される操作のためのジェネリックブロックを作成することで実現される。
したがって、ユーザーはこれらの汎用ブロックを用いて量子アルゴリズムを実装でき、量子シンセサイザーは選択された量子計算環境によってサポートされているフォーマットで、このアルゴリズムに適した回路を作成することになる。
このアプローチは量子アルゴリズムの開発とデバッグのプロセスを大幅に単純化する。
量子アルゴリズムを実装するための提案手法は、機械学習分野への応用の可能性があり、この点において、簡単なニューラルネットワークをトレーニングするための回路を作成する例を示した。
ニューラルネットワークは、輸送と道路複合体の技術的発展に大きな影響を与え、量子コンピューティングの導入を通じて、量子計算を利用して学習プロセスの信頼性と効率を向上させる可能性を秘めている。
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