論文の概要: Quantum-parallel vectorized data encodings and computations on trapped-ions and transmons QPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07841v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 01:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:52:56.308560
• Title: Quantum-parallel vectorized data encodings and computations on trapped-ions and transmons QPUs
• Title（参考訳）: 量子並列ベクトル化データ符号化とトラップイオンとトランスモンqpuの計算
• Authors: Jan Balewski, Mercy G. Amankwah, Roel Van Beeumen, E. Wes Bethel, Talita Perciano, Daan Camps
• Abstract要約: 我々は、QCrankとQBArtという2つの新しいデータ符号化方式を導入する。 QCrankは実数値データのシーケンスをデータキュービットの回転としてエンコードし、高いストレージ密度を実現する。 QBArtはデータのバイナリ表現を計算ベースに埋め込み、量子測定を少なくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3262230127283452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compact quantum data representations are essential to the emerging field of quantum algorithms for data analysis. We introduce two new data encoding schemes, QCrank and QBArt, which have a high degree of quantum parallelism through uniformly controlled rotation gates. QCrank encodes a sequence of real-valued data as rotations of the data qubits, allowing for high storage density. QBArt directly embeds a binary representation of the data in the computational basis, requiring fewer quantum measurements and lending itself to well-understood arithmetic operations on binary data. We present several applications of the proposed encodings for different types of data. We demonstrate quantum algorithms for DNA pattern matching, Hamming weight calculation, complex value conjugation, and retrieving an O(400) bits image, all executed on the Quantinuum QPU. Finally, we use various cloud-accessible QPUs, including IBMQ and IonQ, to perform additional benchmarking experiments.
• Abstract（参考訳）: コンパクトな量子データ表現は、データ分析のための量子アルゴリズムの新興分野に不可欠である。 我々は、一様に制御された回転ゲートを通して高い量子並列性を持つ2つの新しいデータ符号化スキーム、QCrankとQBArtを紹介する。 QCrankは実数値データのシーケンスをデータキュービットの回転としてエンコードし、高いストレージ密度を実現する。 QBArtは、計算ベースでデータのバイナリ表現を直接埋め込み、量子測定を少なくし、バイナリデータのよく理解された演算に自身を貸す。 本稿では,異なる種類のデータに対して提案するエンコーディングのいくつかの応用について述べる。 我々は,DNAパターンマッチング,ハミング重み計算,複素値共役,O(400)ビット画像検索のための量子アルゴリズムをQuantinuum QPU上で実行した。 最後に、IBMQやIonQを含むクラウドアクセス可能な様々なQPUを使用して、さらなるベンチマーク実験を行います。

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