論文の概要: QuDiet: A Classical Simulation Platform for Qubit-Qudit Hybrid Quantum
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07918v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 06:07:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 12:47:38.981246
- Title: QuDiet: A Classical Simulation Platform for Qubit-Qudit Hybrid Quantum
Systems
- Title（参考訳）: QuDiet:Qubit-Quditハイブリッド量子システムのための古典的なシミュレーションプラットフォーム
- Authors: Turbasu Chatterjee, Arnav Das, Subhayu Kumar Bala, Amit Saha, Anupam
Chattopadhyay and Amlan Chakrabarti
- Abstract要約: textbfQuDietは、ピソンベースの高次元量子コンピューティングシミュレータである。
textbfQuDietは一般化された量子ゲートを利用する多値論理演算を提供する。
textbfQuDietは完全なqubit-quditハイブリッド量子シミュレータパッケージを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.416447177941264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the recent years, numerous research advancements have extended the limit
of classical simulation of quantum algorithms. Although, most of the
state-of-the-art classical simulators are only limited to binary quantum
systems, which restrict the classical simulation of higher-dimensional quantum
computing systems. Through recent developments in higher-dimensional quantum
computing systems, it is realized that implementing qudits improves the overall
performance of a quantum algorithm by increasing memory space and reducing the
asymptotic complexity of a quantum circuit. Hence, in this article, we
introduce \textbf{QuDiet}, a state-of-the-art user-friendly python-based
higher-dimensional quantum computing simulator. \textbf{QuDiet} offers
multi-valued logic operations by utilizing generalized quantum gates with an
abstraction so that any naive user can simulate qudit systems with ease as
compared to the existing ones. We simulate various benchmark quantum circuits
in \textbf{QuDiet} and show the considerable speedup in simulation time as
compared to the other simulators without loss in precision. Finally,
\textbf{QuDiet} provides a full qubit-qudit hybrid quantum simulator package
with quantum circuit templates of well-known quantum algorithms for fast
prototyping and simulation. The complete code and packages of \textbf{QuDiet}
is available at https://github.com/LegacYFTw/QuDiet so that other platforms can
incorporate it as a classical simulation option for qubit-qudit hybrid systems
to their platforms.
- Abstract（参考訳）: 近年、多くの研究が量子アルゴリズムの古典的シミュレーションの限界を拡張している。
しかし、最先端の古典的シミュレータのほとんどは、高次元量子コンピューティングシステムの古典的なシミュレーションを制限するバイナリ量子システムに限られている。
近年の高次元量子コンピューティングシステムの発展により、量子回路の漸近的複雑性を低減し、メモリ空間を増大させることで量子アルゴリズムの全体的な性能を向上させることが実現された。
そこで,本稿では,ユーザフレンドリなパイソン型高次元量子コンピューティングシミュレータである \textbf{QuDiet} を紹介する。
\textbf{qudiet} は一般化量子ゲートを抽象化して多値論理演算を提供し、任意のナイーブなユーザがquditシステムを既存のものと比較して簡単にシミュレートできるようにしている。
我々は,各種ベンチマーク量子回路をtextbf{QuDiet} でシミュレートし,精度を損なわない他のシミュレータと比較してシミュレーション時間の相当な高速化を示す。
最後に、 \textbf{qudiet} は量子ビットと量子ビットのハイブリッド量子シミュレータパッケージを提供し、量子回路テンプレートでよく知られた量子アルゴリズムを高速プロトタイピングとシミュレーションを行う。
https://github.com/LegacYFTw/QuDiet.com/textbf{QuDiet}の完全なコードとパッケージはhttps://github.com/LegacYFTw/QuDietで入手できる。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Resource-Efficient Hybrid Quantum-Classical Simulation Algorithm [0.0]
デジタル量子コンピュータは、量子時間進化の実行において指数的なスピードアップを約束する。
中間時間ステップで所望の量子特性を抽出するタスクは、依然として計算ボトルネックである。
我々は,従来のコンピュータがFTQCデバイスや量子時間プロパゲータを利用でき,このボトルネックを克服できるハイブリッドシミュレータを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T04:17:27Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine
learning framework [59.07246314484875]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。
古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。
量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z) - Differentiable matrix product states for simulating variational quantum
computational chemistry [6.954927515599816]
本稿では,変分量子固有解法(VQE)の並列化可能な古典シミュレータを提案する。
我々のシミュレーターは量子回路の進化を古典的自己微分フレームワークにシームレスに統合する。
応用として、我々のシミュレーターを用いて、一般的なHF、LiH、H$Oなどの小分子と、最大40ドルの量子ビットを持つより大きな分子であるCO$$、BeH$、H$_4$を研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T08:36:26Z) - An Algebraic Quantum Circuit Compression Algorithm for Hamiltonian
Simulation [55.41644538483948]
現在の世代のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)は、チップサイズとエラー率に大きく制限されている。
我々は、自由フェルミオンとして知られる特定のスピンハミルトニアンをシミュレーションするために、量子回路を効率よく圧縮するために局所化回路変換を導出する。
提案した数値回路圧縮アルゴリズムは、後方安定に動作し、$mathcalO(103)$スピンを超える回路合成を可能にするスピンの数で3次スケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-06T19:38:03Z) - Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale [57.84751206630535]
本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。
ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-21T13:26:42Z) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z) - Optimal quantum simulation of open quantum systems [1.9551668880584971]
量子システム上のデジタル量子シミュレーションは、有限量子資源を用いて実装できるアルゴリズムを必要とする。
最近の研究は、NISQデバイス上でのオープン量子システムのディジタル量子シミュレーションを実証している。
我々はマルコフおよび非マルコフ開量子系の最適シミュレーションのための量子回路を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-14T14:00:36Z) - Stochastic Quantum Circuit Simulation Using Decision Diagrams [3.9006434061597877]
量子アルゴリズムの研究のかなりの量は、古典的なハードウェア上での量子回路のシミュレーションに依存している。
我々は、リソース要求を大幅に削減するために、意思決定ダイアグラムと同時実行の使用を提案する。
厳密な理論によって裏付けられた実証的な研究は、このアプローチによって特定の量子回路のより高速でよりスケーラブルなシミュレーションが可能になることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T12:10:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。