論文の概要: Digitized-counterdiabatic quantum factorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11005v1
- Date: Thu, 26 Jan 2023 09:35:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-27 14:02:28.462751
- Title: Digitized-counterdiabatic quantum factorization
- Title(参考訳): Digitized-counterdiabatic quantum factorization
- Authors: Narendra N. Hegade, Enrique Solano
- Abstract要約: 我々はQuantinuumの量子コンピュータ上で10個の捕捉イオン量子ビットを用いて48ビットの整数を分解する。
この結果は、B. Yanらによる最近の業績、arXiv:2212.12372 (2022) を上回り、成功確率を6。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We factorize a 48-bit integer using 10 trapped-ion qubits on a Quantinuum's
quantum computer. This result outperforms the recent achievement by B. Yan et
al., arXiv:2212.12372 (2022), increasing the success probability by a factor of
6 with a non-hybrid digitized-counterdiabatic quantum factorization (DCQF)
algorithm. We expect better results with hybrid DCQF methods on our path to
factoring RSA-64, RSA-128, and RSA-2048 in this NISQ era, where the latter case
may need digital-analog quantum computing (DAQC) encoding.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータ上の10個のイオン量子ビットを用いて48ビット整数を分解する。
この結果は、B. Yan et al., arXiv:2212.12372 (2022) の最近の業績よりも優れており、非ヒブリドデジタルカウンテルダイバティック量子分解(DCQF)アルゴリズムで6倍の成功確率を高める。
NISQ時代のRSA-64,RSA-128,RSA-2048を分解するためのハイブリッドDCQF法では,後者のケースではDAQC(Digital-analog quantum computing)の符号化が必要となる可能性がある。
関連論文リスト
- Bias-Field Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithm for Higher-Order Binary Optimization [39.58317527488534]
本稿では,高次非拘束二元最適化(HUBO)問題に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを改良した。
我々のプロトコルは、重いヘックスアーキテクチャを持つIBM量子プロセッサ上で、156量子ビットを用いて実験的に検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T17:38:59Z) - 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) - A comment on "Factoring integers with sublinear resources on a
superconducting quantum processor" [0.0]
そこで我々はSchnorr's lattice-based integer factorizationアルゴリズムのオープンソース実装について述べる。
我々の実装は、シュノーラーの整数を70ビットまでしか持たないハイブリッド量子+古典版に対する主張された部分線型格子次元が示している。
我々は、我々の実装が、他のハイブリッド量子/古典的整数分解アルゴリズムのアイデアをテストするための、コミュニティの場として機能することを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-18T21:46:54Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T12:47:35Z) - Factoring integers with sublinear resources on a superconducting quantum
processor [11.96383198580683]
Shorのアルゴリズムは、公開鍵暗号システムに基づく情報セキュリティに深刻な挑戦をしている。
広く使われているRSA-2048スキームを破るためには、数百万の物理量子ビットが必要である。
本稿では,古典的格子削減法と量子近似最適化アルゴリズムを組み合わせることで,整数分解のための普遍量子アルゴリズムについて報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T14:45:02Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - A quantum Fourier transform (QFT) based note detection algorithm [0.0]
量子情報処理において、量子変換(QFT)は多くの応用がある。
シミュレーションと実量子コンピュータの両方で量子音符検出アルゴリズムを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T16:45:56Z) - Strong quantum computational advantage using a superconducting quantum
processor [33.030717006448526]
本研究では,66個の機能量子ビットからなる2次元プログラム可能な超伝導量子プロセッサ,TextitZuchongzhiを開発した。
我々の研究は、古典的な計算を妥当な時間で実現できない、あいまいな量子計算の優位性を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T14:06:07Z) - Tensor Network Quantum Simulator With Step-Dependent Parallelization [0.755972004983746]
我々は,新しい大規模量子回路シミュレータを提案する。
これは量子回路を表現するテンソルネットワーク収縮技術に基づいている。
Cray XC 40スーパーコンピュータThetaの1,024ノードに1,785個のゲートを持つ210量子QAOA回路を計算した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T06:35:41Z) - Classical variational simulation of the Quantum Approximate Optimization
Algorithm [0.0]
パラメタライズドゲートからなる層状量子回路をシミュレートする手法を提案する。
マルチキュービット波動関数のニューラルネットワークパラメトリゼーションを用いる。
シミュレーションした最大の回路では、4QAOA層で54量子ビットに達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-03T15:55:27Z) - A Co-Design Framework of Neural Networks and Quantum Circuits Towards
Quantum Advantage [37.837850621536475]
本稿では、そのような欠落したリンクを提供するために、共同設計フレームワークであるQuantumFlowを紹介します。
QuantumFlowは、新しい量子フレンドリなニューラルネットワーク(QF-Nets)、QF-Netのための量子回路(QF-Circ)を生成するマッピングツール(QF-Maps)、実行エンジン(QF-FB)で構成される。
評価の結果、QF-pNetとQF-hNetはそれぞれ97.10%と98.27%の精度を達成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T06:25:03Z)
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。