論文の概要: Efficient algorithms to solve atom reconfiguration problems. I. The redistribution-reconfiguration (red-rec) algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03885v2
- Date: Tue, 08 Apr 2025 16:22:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-09 13:25:32.975719
- Title: Efficient algorithms to solve atom reconfiguration problems. I. The redistribution-reconfiguration (red-rec) algorithm
- Title(参考訳): 原子再構成問題の効率的な解法 I. 再分配再構成(red-rec)アルゴリズム
- Authors: Barry Cimring, Remy El Sabeh, Marc Bacvanski, Stephanie Maaz, Izzat El Hajj, Naomi Nishimura, Amer E. Mouawad, Alexandre Cooper,
- Abstract要約: Red-recはグリッド上の原子再構成問題を解決するためにシンプルで正確なサブルーチンを利用する。
Red-recは、平均的な成功確率の高い原子の大規模な構成を組み立てることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.300779480388705
- License:
- Abstract: We propose the redistribution-reconfiguration (red-rec) algorithm to prepare large configurations of atoms using arrays of dynamic optical traps. Red-rec exploits simple heuristics and exact subroutines to solve atom reconfiguration problems on grids. It admits a fast and efficient implementation suitable for real-time operation. We numerically quantify its performance using realistic physical parameters and operational constraints, both in the absence and presence of loss. Red-rec enables assembling large configurations of atoms with high mean success probability. Fast preparation times are achieved by harnessing parallel control operations that actuate multiple traps simultaneously. Faster preparation times are achieved by rejecting configurations of atoms containing fewer atoms than a given threshold. However, the number of traps required to prepare a compact-centered configuration of atoms on a grid with a probability of 0.5 scales as the 3/2 power of the number of desired atoms. This finding highlights some of the challenges associated with scaling up configurations of atoms beyond tens of thousands of atoms.
- Abstract(参考訳): 動的光学トラップの配列を用いて原子の大規模な構成を作成するために,再分配再構成(red-rec)アルゴリズムを提案する。
Red-Recは単純なヒューリスティックと正確なサブルーチンを利用してグリッド上の原子再構成問題を解決する。
リアルタイム操作に適した高速で効率的な実装が認められている。
現実的な物理パラメータと運用上の制約を用いて,損失の有無と損失の有無を数値的に定量化する。
Red-recは、平均的な成功確率の高い原子の大規模な構成を組み立てることができる。
複数のトラップを同時に動作させる並列制御操作を活用することにより、高速な準備時間を実現する。
より速い準備時間は、与えられた閾値よりも少ない原子を含む原子の配置を拒絶することで達成される。
しかし、格子上の原子のコンパクトな中心配置を作るのに必要なトラップの数は0.5の確率で、所望の原子数の3/2のパワーである。
この発見は、何万もの原子を超える原子の構成をスケールアップする際の課題を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- Efficient algorithms to solve atom reconfiguration problems. II. The
assignment-rerouting-ordering (aro) algorithm [51.02512563152503]
原子再構成問題は原子の問題を迅速かつ効率的に解く必要がある。
原子再構成問題を解決する典型的なアプローチは、どの原子をどのトラップに移動させるかを決定する代入アルゴリズムを使用することである。
このアプローチは、置換原子の数や各原子が置換される回数を最適化しない。
原子再構成問題の解法において,代入型アルゴリズムの性能を向上させるために,代入型順序付けアルゴリズム(aro)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-11T19:48:25Z) - Parallel compression algorithm for fast preparation of defect-free atom arrays [2.9592586928462308]
本稿では,複数の移動式ツイーザを用いて同時に原子を転送する並列圧縮アルゴリズムを提案する。
総工費は、目標地点数に応じて線形にスケールできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T15:20:40Z) - Accelerating the assembly of defect-free atomic arrays with maximum
parallelisms [16.079283601909435]
欠陥のない原子配列は、量子シミュレーションや量子計算のためのスケーラブルで完全に制御可能なプラットフォームとして実証されている。
本研究では、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)をベースとして、2次元欠陥のない原子配列を高速に組み立てる統合計測・フィードバックシステムの設計を行う。
対象とする異なる測地に対する総合的な性能を示し、再配置時間を大幅に短縮し、欠陥のない原子配列システムを数千量子ビットにスケールアップする可能性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T08:11:01Z) - Parallel assembly of arbitrary defect-free atom arrays with a
multi-tweezer algorithm [0.0]
大規模欠陥のない原子配列は、量子情報処理と量子シミュレーションの重要な先駆体である。
本稿では,複数の移動式ツイーザを用いて原子配列をソート・圧縮する並列再構成アルゴリズムを提案する。
並列性の高いアルゴリズムでは、シングルツイーザアルゴリズムと既存のマルチツイーザアルゴリズムと比較して、移動の複雑さが小さくなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T16:34:29Z) - Optimization-based Block Coordinate Gradient Coding for Mitigating
Partial Stragglers in Distributed Learning [58.91954425047425]
本稿では,分散学習における部分トラグラーの緩和を目的とした,新たな勾配符号化方式を提案する。
L の符号パラメータを L に表わした勾配座標符号化方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T09:25:40Z) - Efficient two-dimensional defect-free dual-species atom arrays
rearrangement algorithm with near-fewest atom moves [12.346877792340315]
本稿では,効率的な接続最適化アルゴリズム (HCOA) を提案する。
アルゴリズムは高い成功率(97%)、低い余剰原子移動率、優れたスケーラビリティ、柔軟性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-22T17:03:09Z) - Efficient Micro-Structured Weight Unification and Pruning for Neural
Network Compression [56.83861738731913]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、特にリソース制限されたデバイスにおいて、実用的なアプリケーションに不可欠である。
既往の非構造的あるいは構造化された重量刈り法は、推論を真に加速することはほとんど不可能である。
ハードウェア互換のマイクロ構造レベルでの一般化された重み統一フレームワークを提案し,高い圧縮と加速度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T17:22:59Z) - Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex
Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.16773494166644]
通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。
我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。
我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T15:54:44Z) - Lagrangian Decomposition for Neural Network Verification [148.0448557991349]
ニューラルネットワーク検証の基本的なコンポーネントは、出力が取ることのできる値のバウンダリの計算である。
ラグランジアン分解に基づく新しい手法を提案する。
ランニングタイムのごく一部で、既成の解法に匹敵するバウンダリが得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T17:55:10Z)
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。