論文の概要: Visualizing Quantum Circuit Probability -- estimating computational action for quantum program synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02358v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 10:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 12:52:52.712662
• Title: Visualizing Quantum Circuit Probability -- estimating computational action for quantum program synthesis
• Title（参考訳）: 量子回路確率の可視化-量子プログラム合成のための計算動作の推定
• Authors: Bao Gia Bach, Akash Kundu, Tamal Acharya, Aritra Sarkar
• Abstract要約: 計算の回路モデルにおける状態の確率が定義される。 古典的および量子ゲート集合に対する時空有界な設定における到達性と表現性は列挙され、可視化される。 この記事では、幾何量子機械学習、新しい量子アルゴリズム、量子人工知能などの応用が、回路確率の研究の恩恵を受けるかを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This research applies concepts from algorithmic probability to Boolean and quantum combinatorial logic circuits. A tutorial-style introduction to states and various notions of the complexity of states are presented. Thereafter, the probability of states in the circuit model of computation is defined. Classical and quantum gate sets are compared to select some characteristic sets. The reachability and expressibility in a space-time-bounded setting for these gate sets are enumerated and visualized. These results are studied in terms of computational resources, universality and quantum behavior. The article suggests how applications like geometric quantum machine learning, novel quantum algorithm synthesis and quantum artificial general intelligence can benefit by studying circuit probabilities.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、アルゴリズム確率からブールおよび量子組合せ論理回路への概念を応用する。 状態のチュートリアルスタイルの紹介と状態の複雑さに関する様々な概念を紹介する。 その後、計算の回路モデルにおける状態の確率が定義される。 古典的および量子ゲート集合はいくつかの特徴集合を選択するために比較される。 これらのゲートセットに対する時空間有界設定における到達性と表現性を列挙して視覚化する。 これらの結果は計算資源、普遍性、量子挙動の観点から研究されている。 この記事では、幾何量子機械学習、新しい量子アルゴリズム合成、量子人工知能といった応用が、回路確率を研究することによってどのように役立つかを提案する。

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