論文の概要: Modularized and scalable compilation for quantum program in double quantum dots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05300v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 02:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 19:40:55.771420
• Title: Modularized and scalable compilation for quantum program in double quantum dots
• Title（参考訳）: 二重量子ドットにおける量子プログラムのモジュール化と拡張性
• Authors: Run-Hong He, Xu-Sheng Xu, Mark S. Byrd and Zhao-Ming Wang
• Abstract要約: 我々は、Ansatz回路をトレーニングし、半導体二重量子ドットにおける一重項量子ビットに対する一連の普遍量子ゲートの高忠実度コンパイルを実現する。 我々の研究は、先進的で複雑な量子アルゴリズムのために、この物理資源の可能性を活用するための重要な足掛かりとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Any quantum program requires compiling into an executable form according to the underlying hardware characteristics. While the stringent restrictions on control imposed by certain physical platforms may make this task challenging. In this paper, based on the quantum variational algorithm, we propose an novel scheme to train the Ansatz circuit and exemplarily realize high-fidelity compilation of a series of universal quantum gates for singlet-triplet qubits in semiconductor double quantum dots, a typical heavily constrained system. Furthermore, we propose a scalable architecture to modularly implement quantum programs in this constrained systems and validate its performance with two representative and meaningful demonstrations, i.e., the Grover's algorithm for the database searching (static compilation) and a variant of variational quantum eigensolver for the Max-Cut optimization (dynamic compilation). Our work constitutes an important stepping-stone for exploiting the potential of this physical resource for advanced and complicated quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 任意の量子プログラムは、基盤となるハードウェア特性に応じて実行可能な形式にコンパイルする必要がある。 特定の物理プラットフォームによって課される制御の厳格な制限は、このタスクを難しくする可能性がある。 本稿では,アンザッツ回路をトレーニングし,半導体二重量子ドットにおける一重項量子ビットに対する一重項量子ゲート列の高忠実度コンパイルを実証的に実現するための新しい手法を提案する。 さらに,この制約付きシステムにおいて量子プログラムをモジュール的に実装し,その性能を2つの代表的かつ有意義なデモンストレーション,すなわち,データベース探索(静的コンパイル)のためのグローバーアルゴリズムと,最大カット最適化(動的コンパイル)のための変分量子固有ソルバの変種を用いて検証するスケーラブルなアーキテクチャを提案する。 我々の研究は、この物理資源の可能性を高度で複雑な量子アルゴリズムに活用するための重要な一歩となる。

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