論文の概要: Automatic oracle generation in Microsoft's Quantum Development Kit using
QIR and LLVM passes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01740v1
- Date: Sun, 4 Dec 2022 04:07:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 19:34:55.979153
- Title: Automatic oracle generation in Microsoft's Quantum Development Kit using
QIR and LLVM passes
- Title(参考訳): QIRとLLVMパスを用いたMicrosoftの量子開発キットの自動オラクル生成
- Authors: Mathias Soeken, Mariia Mykhailova
- Abstract要約: オラクル生成技術は 量子アルゴリズムの古典的なコンポーネントに 最適化された量子回路を見つけることができる
我々は,従来のQ#関数を表すQIR関数を量子的に実装したQIRコードに自動生成するLLVMパスを実装した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4902915966744057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic oracle generation techniques can find optimized quantum circuits
for classical components in quantum algorithms. However, most implementations
of oracle generation techniques require that the classical component is
expressed in terms of a conventional logic representation such as logic
networks, truth tables, or decision diagrams. We implemented LLVM passes that
can automatically generate QIR functions representing classical Q# functions
into QIR code implementing such functions quantumly. We are using
state-of-the-art logic optimization and oracle generation techniques based on
XOR-AND graphs for this purpose. This enables not only a more natural
description of the quantum algorithm on a higher level of abstraction, but also
enables technology-dependent or application-specific generation of the oracles.
- Abstract(参考訳): oracleの自動生成技術は、量子アルゴリズムの古典的コンポーネントに対して最適化された量子回路を見つけることができる。
しかし、oracleジェネレーション技術の実装の多くは、古典的なコンポーネントが論理ネットワーク、真理表、決定ダイアグラムといった従来の論理表現で表現される必要がある。
我々は,従来のQ#関数を表すQIR関数を量子的に実装したQIRコードに自動生成するLLVMパスを実装した。
私たちはこの目的のために、最先端のロジック最適化とxorとグラフに基づくoracle生成技術を使用しています。
これにより、より抽象的なレベルでの量子アルゴリズムのより自然な記述だけでなく、技術に依存した、あるいはアプリケーション固有のオラクルの生成を可能にします。
関連論文リスト
- Explainable Quantum Machine Learning [0.7046417074932257]
人工知能(AI)や特に機械学習(ML)の手法は、これまで以上に複雑になってきている。
並行して、量子機械学習(QML)が登場し、量子コンピューティングハードウェアの改善が進行中である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-22T15:17:12Z) - Quantum Machine Learning Framework for Virtual Screening in Drug
Discovery: a Prospective Quantum Advantage [0.0]
量子統合ワークフローは、最先端の古典的アルゴリズムと比較して有意義な優位性が得られることを示す。
また、ADRB2およびCOVID-19データセットを用いてIBM Quantumプロセッサ上でアルゴリズムをテストし、ハードウェアシミュレーションが予測された性能と一致し、古典的な等価性を上回る結果が得られることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-08T12:05:27Z) - Oracle separations of hybrid quantum-classical circuits [68.96380145211093]
量子計算の2つのモデル: CQ_dとQC_d。
CQ_dは、d-d-deepth量子コンピュータのシナリオを何度も捉え、QC_dは測定ベースの量子計算に類似している。
CQ_dとQC_dの類似性にもかかわらず、2つのモデルは本質的にはCQ_d $nsubseteq$QC_dとQC_d $nsubseteq$CQ_dである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-06T03:10:53Z) - Verified Compilation of Quantum Oracles [10.942063551929914]
VQOは高保証量子プログラミングフレームワークである。
OQASMはオラクル量子アセンブリ言語である。
VQOのバージョンはクイッパーによって作られた(キュービット数とゲート数の両方で)オーラクルと同等かそれ以上であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T14:36:36Z) - Enabling Retargetable Optimizing Compilers for Quantum Accelerators via
a Multi-Level Intermediate Representation [78.8942067357231]
我々は、最適化され、再ターゲット可能で、事前コンパイルが可能なマルチレベル量子古典中間表現(IR)を提案する。
ゲートベースのOpenQASM 3言語全体をサポートし、共通量子プログラミングパターンのカスタム拡張と構文の改善を提供します。
私たちの研究は、通常のPythonのアプローチよりも1000倍高速で、スタンドアロンの量子言語コンパイラよりも5~10倍高速なコンパイル時間を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T17:29:47Z) - Accelerating variational quantum algorithms with multiple quantum
processors [78.36566711543476]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、特定の計算上の利点を得るために、短期量子マシンを利用する可能性がある。
現代のVQAは、巨大なデータを扱うために単独の量子プロセッサを使用するという伝統によって妨げられている、計算上のオーバーヘッドに悩まされている。
ここでは、この問題に対処するため、効率的な分散最適化手法であるQUDIOを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T08:18:42Z) - Quantum Machine Learning with SQUID [64.53556573827525]
分類問題に対するハイブリッド量子古典アルゴリズムを探索するオープンソースフレームワークであるScaled QUantum IDentifier (SQUID)を提案する。
本稿では、一般的なMNISTデータセットから標準バイナリ分類問題にSQUIDを使用する例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T21:34:11Z) - Ansatz-Independent Variational Quantum Classifier [0.0]
可変量子分類器 (VQC) がよく知られたカーネル法に収まることを示す。
また、与えられたユニタリ演算子に対して効率的な量子回路を設計するための変分回路実現法(VCR)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T21:25:39Z) - A MLIR Dialect for Quantum Assembly Languages [78.8942067357231]
量子コンピューティングにおけるMLIR(Multi-Level Intermediate Representation)の有用性を実証する。
我々は、共通量子集合言語の表現とコンパイルを可能にする新しい量子方言でMLIRを拡張した。
我々はQIR量子ランタイムAPIのqcor対応実装を活用して、再ターゲット可能な(量子ハードウェアに依存しない)コンパイラワークフローを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T13:00:39Z) - Extending C++ for Heterogeneous Quantum-Classical Computing [56.782064931823015]
qcorはC++とコンパイラの実装の言語拡張で、異種量子古典プログラミング、コンパイル、単一ソースコンテキストでの実行を可能にする。
我々の研究は、量子言語で高レベルな量子カーネル(関数)を表現できる、第一種C++コンパイラを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T12:49:07Z)
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。