論文の概要: Energy risk analysis with Dynamic Amplitude Estimation and Piecewise
Approximate Quantum Compiling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09501v1
- Date: Tue, 16 May 2023 14:53:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 14:39:25.298449
- Title: Energy risk analysis with Dynamic Amplitude Estimation and Piecewise
Approximate Quantum Compiling
- Title（参考訳）: 動的振幅推定とPiecewise Approximate Quantum Compilingによるエネルギーリスク解析
- Authors: Kumar J. B. Ghosh, Kavitha Yogaraj, Gabriele Agliardi, Piergiacomo
Sabino, Marina Fern\'andez-Campoamor, Juan Bernab\'e-Moreno, Giorgio
Cortiana, Omar Shehab, Corey O'Meara
- Abstract要約: 我々は、近似量子コンパイルアルゴリズムをCNOT深度低減のための新しい方法に一般化する。
量子コンピュータ上での反復振幅推定の10量子ビット実験例を示す。
目標は、エネルギー産業における契約ポートフォリオの期待値の導出である。
- 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 generalize the Approximate Quantum Compiling algorithm into a new method
for CNOT-depth reduction, which is apt to process wide target quantum circuits.
Combining this method with state-of-the-art techniques for error mitigation and
circuit compiling, we present a 10-qubit experimental demonstration of
Iterative Amplitude Estimation on a quantum computer. The target application is
the derivation of the Expected Value of contract portfolios in the energy
industry. In parallel, we also introduce a new variant of the Quantum Amplitude
Estimation algorithm which we call Dynamic Amplitude Estimation, as it is based
on the dynamic circuit capability of quantum devices. The algorithm achieves a
reduction in the circuit width in the order of the binary precision compared to
the typical implementation of Quantum Amplitude Estimation, while
simultaneously decreasing the number of quantum-classical iterations (again in
the order of the binary precision) compared to the Iterative Amplitude
Estimation. The calculation of the Expected Value, VaR and CVaR of contract
portfolios on quantum hardware provides a proof of principle of the new
algorithm.
- Abstract（参考訳）: 我々は、近似量子コンパイルアルゴリズムを、広いターゲット量子回路の処理に適する新しいcnot分解法に一般化する。
この手法と, 誤差軽減と回路コンパイルの最先端技術を組み合わせることで, 量子コンピュータ上での反復振幅推定の10量子ビット実験例を示す。
対象とするアプリケーションは、エネルギー産業における契約ポートフォリオの期待価値の導出である。
並行して,量子デバイスの動的回路能力に基づく動的振幅推定と呼ぶ量子振幅推定アルゴリズムの新たな変種を導入する。
このアルゴリズムは、量子振幅推定の典型的な実装と比較して、二進精度の順番で回路幅を減少させ、同時に、反復振幅推定と比較して量子古典的な反復数(二進精度の順)を減少させる。
量子ハードウェア上での契約ポートフォリオの期待値、VaR、CVaRの計算は、新しいアルゴリズムの原理の証明となる。
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