Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Rubik's Cube inspired approach to Clifford synthesis

論文の概要: A Rubik's Cube inspired approach to Clifford synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08684v2
Date: Mon, 13 Nov 2023 19:46:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 18:37:48.381726
Title: A Rubik's Cube inspired approach to Clifford synthesis
Title（参考訳）: ルビックキューブのクリフォード合成へのアプローチ
Authors: Ning Bao and Gavin S. Hartnett
Abstract要約: 任意のクリフォード要素をクリフォードゲートの列に分解する問題はクリフォード合成として知られている。我々は,識別から距離への近似を学習し,クリフォード合成のための機械学習手法を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14504054468850663
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The problem of decomposing an arbitrary Clifford element into a sequence of Clifford gates is known as Clifford synthesis. Drawing inspiration from similarities between this and the famous Rubik's Cube problem, we develop a machine learning approach for Clifford synthesis based on learning an approximation to the distance to the identity. This approach is probabilistic and computationally intensive. However, when a decomposition is successfully found, it often involves fewer gates than existing synthesis algorithms. Additionally, our approach is much more flexible than existing algorithms in that arbitrary gate sets, device topologies, and gate fidelities may incorporated, thus allowing for the approach to be tailored to a specific device.
Abstract（参考訳）: 任意のクリフォード要素をクリフォードゲートの列に分解する問題はクリフォード合成として知られている。これと有名なルービックキューブ問題との類似性から着想を得て,同一視までの距離の近似を学習し,クリフォード合成のための機械学習手法を開発した。このアプローチは確率的かつ計算集約的です。しかし、分解が成功すると、しばしば既存の合成アルゴリズムよりもゲートが少なくなる。さらに、任意のゲートセット、デバイストポロジー、ゲートフィディティを組み込むことができるため、アプローチを特定のデバイスに合わせることができるという、既存のアルゴリズムよりもはるかに柔軟なアプローチです。

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