論文の概要: Speedy Contraction of ZX Diagrams with Triangles via Stabiliser Decompositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01803v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 16:13:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:31:11.652854
• Title: Speedy Contraction of ZX Diagrams with Triangles via Stabiliser Decompositions
• Title（参考訳）: 安定化器分解による三角形ZXダイアグラムの高速収縮
• Authors: Mark Koch, Richie Yeung, Quanlong Wang
• Abstract要約: 我々は、ZX計算を用いて、マジックステートを安定化項に繰り返し分解する。 本手法は,多制御ゲートを含む量子回路のシミュレーションを高速化する。 また、我々のソフトウェアは、パラメトリド量子回路の勾配分散を表す図を収縮するためにも使われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30938904602244344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in classical simulation of Clifford+T circuits make use of the ZX calculus to iteratively decompose and simplify magic states into stabiliser terms. We improve on this method by studying stabiliser decompositions of ZX diagrams involving the triangle operation. We show that this technique greatly speeds up the simulation of quantum circuits involving multi-controlled gates which can be naturally represented using triangles. We implement our approach in the QuiZX library and demonstrate a significant simulation speed-up (up to multiple orders of magnitude) for random circuits and a variation of previously used benchmarking circuits. Furthermore, we use our software to contract diagrams representing the gradient variance of parametrised quantum circuits, which yields a tool for the automatic numerical detection of the barren plateau phenomenon in ans\"atze used for quantum machine learning. Compared to traditional statistical approaches, our method yields exact values for gradient variances and only requires contracting a single diagram. The performance of this tool is competitive with tensor network approaches, as demonstrated with benchmarks against the quimb library.
• Abstract（参考訳）: クリフォード+t回路の古典的シミュレーションの最近の進歩は、zx計算を用いてマジック状態を反復分解し、単純化する。 三角演算を含むzx図のスタビリザー分解について検討することで,この方法を改善する。 この手法は、三角形を用いて自然に表現できるマルチ制御ゲートを含む量子回路のシミュレーションを大幅に高速化する。 提案手法をquizxライブラリに実装し,ランダム回路に対する重要なシミュレーション高速化(最大数桁まで)と,これまで使用されていたベンチマーク回路のバリエーションを示す。 さらに,本ソフトウェアを用いてパラメトリド量子回路の勾配変動を表す図を縮約し,量子機械学習に使用されるアンス・アッツにおけるバレンプラトー現象の自動数値検出を行う。 従来の統計学的手法と比較すると, この手法は勾配分散の正確な値を与え, 1 つのダイアグラムを縮約するだけでよい。 このツールのパフォーマンスは、クイムライブラリに対するベンチマークで示されているように、テンソルネットワークアプローチと競合する。

関連論文リスト

• Fast classical simulation of quantum circuits via parametric rewriting in the ZX-calculus [0.0]
  高速なGPU並列性を利用して古典シミュレーションの最終段階を迅速に行うことが可能であることを示す。 我々は,古典的シミュレーションタスクに対して,非パラメトリック手法と比較して,100倍の高速化を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T14:44:59Z)
• SymPhase: Phase Symbolization for Fast Simulation of Stabilizer Circuits [3.5664433935013165]
  本稿では,回路を1回だけ前進させる,効率的な安定化回路シミュレーションアルゴリズムを提案する。 位相シンボル化を安定化器発生器に導入し、回路内のパウリ断層をシンボル表現として明示的に蓄積できるようにする。 本稿では, ビットベクトル符号化を用いて, シンボリック位相を安定化器テーブルーに統合し, 効率よく維持する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T11:45:36Z)
• Efficient Bound of Lipschitz Constant for Convolutional Layers by Gram Iteration [122.51142131506639]
  循環行列理論を用いて畳み込み層のスペクトルノルムに対して、精密で高速で微分可能な上界を導入する。 提案手法は, 精度, 計算コスト, スケーラビリティの観点から, 他の最先端手法よりも優れていることを示す。 これは畳み込みニューラルネットワークのリプシッツ正則化に非常に効果的であり、並行アプローチに対する競合的な結果である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:32:21Z)
• Classical simulation of quantum circuits with partial and graphical stabiliser decompositions [0.0]
  より良好な分解を行う非安定化状態を考えることにより、シミュレーションを高速化できることを示す。 また、安定化器の項に魔法の状態を交換することのできる部分安定化器分解の新しい手法も見出す。 弊社の手法では、50量子ビットの1400Tカウントの隠れシフト回路を、消費者向けラップトップ上で数分で確実にシミュレートできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T14:04:30Z)
• Sketching as a Tool for Understanding and Accelerating Self-attention for Long Sequences [52.6022911513076]
  トランスフォーマーベースのモデルは、自己アテンションモジュールの二次空間と時間的複雑さのために、長いシーケンスを処理するのに効率的ではない。 我々はLinformerとInformerを提案し、低次元投影と行選択により2次複雑性を線形(モジュラー対数因子)に還元する。 理論的解析に基づいて,Skeinformerを提案することにより,自己注意の促進と,自己注意への行列近似の精度の向上を図ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T06:58:05Z)
• Improved Graph Formalism for Quantum Circuit Simulation [77.34726150561087]
  我々は、安定化状態から正準形式への効率よく単純化する方法を示す。 内積の対称性を明らかにするために, 線形依存三重項を特徴付ける。 新たな制御付きPauli $Z$アルゴリズムを用いて、内部積計算のランタイムを$O(n3)$から$O(nd2)$に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T05:56:25Z)
• Simulating quantum circuits with ZX-calculus reduced stabiliser decompositions [0.0]
  量子回路の古典的強大なシミュレーションのための拡張手法を提案する。 この手法は、ZX計算に基づく自動単純化戦略と、安定化器の和法を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T16:42:52Z)
• Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric gates [94.70553167084388]
  正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。 我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:02:54Z)
• Diagrammatic Differentiation for Quantum Machine Learning [0.19336815376402716]
  位相パラメータに関して線形写像の勾配を図式的に計算する方法を示す。 パラメトリス量子回路の図では、よく知られたパラメータシフト規則が得られる。 次に,本手法をハイブリッド古典量子回路の自動微分に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T16:04:56Z)
• Gaussian MRF Covariance Modeling for Efficient Black-Box Adversarial Attacks [86.88061841975482]
  我々は,ゼロオーダーのオラクルにのみアクセス可能なブラックボックス設定において,逆例を生成する問題について検討する。 我々はこの設定を用いて、FGSM(Fast Gradient Sign Method)のブラックボックス版と同様に、高速な1ステップの敵攻撃を見つける。 提案手法はクエリを少なくし,現在の技術よりも攻撃成功率が高いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T18:36:51Z)
• Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
  ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。 典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。 また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T19:00:00Z)

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。