論文の概要: Symbolic Quantum Simulation with Quasimodo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04349v2
• Date: Mon, 29 May 2023 20:20:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:40:27.726867
• Title: Symbolic Quantum Simulation with Quasimodo
• Title（参考訳）: 準modoを用いたシンボリック量子シミュレーション
• Authors: Meghana Sistla, Swarat Chaudhuri, Thomas Reps
• Abstract要約: 本稿では,量子回路のシンボリックシミュレーションのためのオープンソースPythonライブラリであるQuasimodoを紹介する。 クアシモドは量子回路のシミュレーションを可能にし、量子回路の出力特性をチェックする。 他のシンボリックなデータ構造をサポートするために簡単に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.638042073679073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The simulation of quantum circuits on classical computers is an important problem in quantum computing. Such simulation requires representations of distributions over very large sets of basis vectors, and recent work has used symbolic data-structures such as Binary Decision Diagrams (BDDs) for this purpose. In this tool paper, we present Quasimodo, an extensible, open-source Python library for symbolic simulation of quantum circuits. Quasimodo is specifically designed for easy extensibility to other backends. Quasimodo allows simulations of quantum circuits, checking properties of the outputs of quantum circuits, and debugging quantum circuits. It also allows the user to choose from among several symbolic data-structures -- both unweighted and weighted BDDs, and a recent structure called Context-Free-Language Ordered Binary Decision Diagrams (CFLOBDDs) -- and can be easily extended to support other symbolic data-structures.
• Abstract（参考訳）: 古典的コンピュータ上の量子回路のシミュレーションは、量子コンピューティングにおいて重要な問題である。 このようなシミュレーションは、非常に大きな基底ベクトルの集合上の分布の表現を必要としており、最近の研究は、この目的のためにバイナリ決定図(BDD)のような象徴的なデータ構造を用いてきた。 本稿では,量子回路のシンボリックシミュレーションのための拡張可能なオープンソースのpythonライブラリであるsimusmodoを提案する。 Quasimodoは他のバックエンドに簡単に拡張できるように設計されている。 Quasimodoは量子回路のシミュレーション、量子回路の出力特性のチェック、量子回路のデバッグを可能にする。 また、ユーザはいくつかのシンボリックなデータ構造 – 非重み付けと重み付けのBDD – と、最近のContext-Free-Language Ordered Binary Decision Diagram (CFLOBDDs)と呼ばれる構造 – の中から選択でき、他のシンボリックなデータ構造をサポートするように簡単に拡張できる。

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