論文の概要: Rotation-inspired circuit cut optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07358v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 13:57:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 07:00:24.006114
• Title: Rotation-inspired circuit cut optimization
• Title（参考訳）: 回転インスパイアされた回路カット最適化
• Authors: Gideon Uchehara, Tor M. Aamodt, Olivia Di Matteo
• Abstract要約: 近年の研究では、大きな量子回路を切断し、より小さな量子回路のクラスターに分解できることが示されている。 本稿では,回路切断の処理後オーバーヘッドを低減する方法として,回転インスパイアされた回路切断最適化(RICCO)を提案する。 本稿では、VQEの小さなインスタンスを古典的にシミュレートし、既存の回路切断手法と比較することにより、RCICCOのVQEへの適用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.562843347215286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works have demonstrated that large quantum circuits can be cut and decomposed into smaller clusters of quantum circuits with fewer qubits that can be executed independently on a small quantum computer. Classical post-processing then combines the results from each cluster to reconstruct the output of the original quantum circuit. However, the runtime for such hybrid quantum-classical algorithms is exponential in the number of cuts on a circuit. We propose Rotation-Inspired Circuit Cut Optimization (RICCO), an alternative method which reduces the post-processing overhead of circuit cutting, at the cost of having to solve an optimization problem. RICCO introduces unitary rotations at cut locations to rotate the quantum state such that expectation values with respect to one set of observables are maximized and others are set to zero. We demonstrate practical application of RICCO to VQE by classically simulating a small instance of VQE and comparing it to one of the existing circuit-cutting methods.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、小さな量子コンピュータ上で独立に実行できる量子ビットの少ない量子回路の小さなクラスターに、大きな量子回路を切断し分解できることが示されている。 古典的な後処理は、各クラスタの結果を組み合わせて元の量子回路の出力を再構築する。 しかし、そのようなハイブリッド量子古典アルゴリズムのランタイムは回路上のカット数で指数関数的である。 そこで本研究では,回路切断の処理後オーバーヘッドを低減し,最適化問題を解くコストを低減した回路切断最適化(ricco)を提案する。 RICCOはカットされた場所でのユニタリ回転を導入して量子状態を回転させ、ある観測可能集合に対する期待値が最大化され、他は0に設定される。 本稿では、VQEの小さなインスタンスを古典的にシミュレートし、既存の回路切断手法と比較することにより、RCICCOのVQEへの適用を実証する。

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