論文の概要: QPanda: high-performance quantum computing framework for multiple application scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14201v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 07:38:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 03:09:37.227010
• Title: QPanda: high-performance quantum computing framework for multiple application scenarios
• Title（参考訳）: QPanda: 複数のアプリケーションシナリオのための高性能量子コンピューティングフレームワーク
• Authors: Menghan Dou, Tianrui Zou, Yuan Fang, Jing Wang, Dongyi Zhao, Lei Yu, Boying Chen, Wenbo Guo, Ye Li, Zhaoyun Chen, Guoping Guo
• Abstract要約: 本稿では,高性能シミュレーションを用いたシナリオ指向量子プログラミングフレームワークQPandaを提案する。 量子回路の高速シミュレーション、量子コンピュータとスーパーコンピュータの融合処理バックエンドの構成、NISQマシンのための量子プログラムのコンパイルと最適化方法を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.954489124674394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the birth of Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices and the verification of "quantum supremacy" in random number sampling and boson sampling, more and more fields hope to use quantum computers to solve specific problems, such as aerodynamic design, route allocation, financial option prediction, quantum chemical simulation to find new materials, and the challenge of quantum cryptography to automotive industry security. However, these fields still need to constantly explore quantum algorithms that adapt to the current NISQ machine, so a quantum programming framework that can face multi-scenarios and application needs is required. Therefore, this paper proposes QPanda, an application scenario-oriented quantum programming framework with high-performance simulation. Such as designing quantum chemical simulation algorithms based on it to explore new materials, building a quantum machine learning framework to serve finance, etc. This framework implements high-performance simulation of quantum circuits, a configuration of the fusion processing backend of quantum computers and supercomputers, and compilation and optimization methods of quantum programs for NISQ machines. Finally, the experiment shows that quantum jobs can be executed with high fidelity on the quantum processor using quantum circuit compile and optimized interface and have better simulation performance.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(nisq)デバイスや、乱数サンプリングやボーソンサンプリングにおける「量子超越性(quantum supremacy)」の検証によって、多くの分野が量子コンピュータを使って空力設計、経路割り当て、金融オプション予測、新しい材料を見つけるための量子化学シミュレーション、自動車産業のセキュリティへの量子暗号の挑戦といった特定の問題を解決することを望んでいる。 しかしながら、これらのフィールドは、現在のNISQマシンに適応する量子アルゴリズムを常に探索する必要があるため、マルチシナリオとアプリケーションのニーズに直面することができる量子プログラミングフレームワークが必要である。 そこで本稿では,高性能シミュレーションを用いた応用シナリオ指向量子プログラミングフレームワークqpandaを提案する。 量子化学シミュレーションアルゴリズムを設計して新しい材料を探したり、ファイナンスに役立てるための量子機械学習フレームワークを構築するなどです。 このフレームワークは、量子回路の高速シミュレーション、量子コンピュータとスーパーコンピュータの融合処理バックエンドの構成、NISQマシンの量子プログラムのコンパイルと最適化方法を実装している。 最後に、量子回路コンパイルと最適化インタフェースを用いて量子プロセッサ上で量子ジョブを高い忠実度で実行でき、シミュレーション性能が向上することを示した。

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