論文の概要: Making the cut: two methods for breaking down a quantum algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10485v1
- Date: Wed, 17 May 2023 18:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 18:26:36.056366
- Title: Making the cut: two methods for breaking down a quantum algorithm
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズムを分解する2つの方法
- Authors: Miguel Mur\c{c}a, Duarte Magano, Yasser Omar
- Abstract要約: 現在、ノイズの多い小規模量子ハードウェアの時代において、計算上の優位性に達する可能性のある量子アルゴリズムを見つけることは、依然として大きな課題である。
我々は、量子アルゴリズムを低い(クエリ)深さのラウンドに分解する2つの方法を特定し、特徴付ける。
最初の問題では並列化が最高のパフォーマンスを提供するのに対し、2番目はより良い選択であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the promise that fault-tolerant quantum computers can efficiently
solve classically intractable problems, it remains a major challenge to find
quantum algorithms that may reach computational advantage in the present era of
noisy, small-scale quantum hardware. Thus, there is substantial ongoing effort
to create new quantum algorithms (or adapt existing ones) to accommodate depth
and space restrictions. By adopting a hybrid query perspective, we identify and
characterize two methods of ``breaking down'' quantum algorithms into rounds of
lower (query) depth, designating these approaches as ``parallelization'' and
``interpolation''. To the best of our knowledge, these had not been explicitly
identified and compared side-by-side, although one can find instances of them
in the literature. We apply them to two problems with known quantum speedup:
calculating the $k$-threshold function and computing a NAND tree. We show that
for the first problem parallelization offers the best performance, while for
the second interpolation is the better choice. This illustrates that no
approach is strictly better than the other, and so that there is more than one
good way to break down a quantum algorithm into a hybrid quantum-classical
algorithm.
- Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピュータが古典的に難解な問題を効率的に解くという約束にもかかわらず、今日のノイズの多い小規模量子ハードウェアの時代において、計算の優位に達する量子アルゴリズムを見つけることは依然として大きな課題である。
したがって、深さと空間制限に対応するために、新しい量子アルゴリズム(または既存のアルゴリズムを適応させる)を作成する作業が進行中である。
ハイブリッド・クエリ・パースペクティブを採用することで、``crunch down'' 量子アルゴリズムの2つの方法を低い(クエリ)深さのラウンドに識別し、これらのアプローチを ``parallelization'' と ``interpolation'' と指定する。
私たちの知る限りでは、これらを明示的に識別して比較することはできませんでしたが、文献にはその例があります。
これらを既知の量子スピードアップの2つの問題に適用する:$k$-threshold関数の計算とNANDツリーの計算である。
第1の問題は、並列化が最高のパフォーマンスを提供し、第2の補間はより良い選択であることを示す。
したがって、量子アルゴリズムをハイブリッドな量子古典的アルゴリズムに分解する方法が一つ以上存在する。
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