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。
関連論文リスト
- Unitary Synthesis of Clifford+T Circuits with Reinforcement Learning [2.4646794072984477]
ユニタリ合成は、与えられたユニタリを表す量子回路を特定することを目的としている。
木探索法 Gumbel AlphaZero を用いて、正確に合成可能な Clifford+T ユニタリの部分集合の問題を解く。
我々の推定時間は、平均して1つのGPU上で30秒ほどで、より高い量子ビット数に対して最先端のアルゴリズムであるQuantumCircuitOptとMIN-T-SYNTHを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T09:37:52Z) - Low-depth Clifford circuits approximately solve MaxCut [49.1574468325115]
低深さクリフォード回路に基づくMaxCutの量子インスピレーション近似アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,深さクリフォード回路を構築することにより,$N$-vertexグラフ上のMaxCutの近似解を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T15:20:03Z) - Efficient Classical Simulation of Clifford Circuits from Framed Wigner
Functions [4.282159812965446]
ウィグナー関数形式は連続可変および奇素次元量子回路をシミュレートするための重要なツールである。
フレーム化ウィグナー関数に基づく非適応クリフォード回路の新しい古典的シミュレーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T14:02:33Z) - Depth-Optimal Synthesis of Clifford Circuits with SAT Solvers [4.208975913508643]
最適合成は、量子および古典的ハードウェア設計において中心的な問題である。
エンタングリング入力刺激と安定化ホルマリズムを用いて、クリフォード合成問題をポリサイズ満足度問題の族に還元する。
実験的な評価により、最適合成手法は、ランダムなクリフォード回路とグロバー探索のためのクリフォード+T回路に対して実質的な深さ改善をもたらすことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T18:00:00Z) - Multi-Phase Relaxation Labeling for Square Jigsaw Puzzle Solving [73.58829980121767]
本稿では,大域最適化に基づく二乗ジグソーパズルの解法を提案する。
この手法は完全に自動化されており、事前情報を前提とせず、未知または未知のピースオリエンテーションでパズルを扱うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-26T18:53:51Z) - Iterative Qubit Coupled Cluster using only Clifford circuits [52.77024349608834]
クリフォード回路のみを用いる反復量子結合クラスタ (iQCC) の変種に着目した。
この方法は、優れた初期パラメータを生成するため、短期変動量子アルゴリズムの応用に有用である。
NISQ時代を超えて、短い深さのクリフォード事前最適化回路を作るのにも有用かもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T20:31:10Z) - A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。
ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T08:04:15Z) - Finding the disjointness of stabilizer codes is NP-complete [77.34726150561087]
我々は、$c-不連続性を計算すること、あるいはそれを定数乗算係数の範囲内で近似することの問題はNP完全であることを示す。
CSSコード、$dコード、ハイパーグラフコードなど、さまざまなコードファミリの相違点に関するバウンダリを提供します。
以上の結果から,一般的な量子誤り訂正符号に対するフォールトトレラント論理ゲートの発見は,計算に難題であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T15:00:20Z) - Decomposition of Clifford Gates [3.7900158137749322]
我々はクリフォード・ゲートをクリフォード・トランスベクションの積として$textitminimal$として分解する高速アルゴリズムを提供する。
このアルゴリズムは、任意のクリフォードゲートと通勤する全てのパウリ行列を見つけるために直接使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T10:32:09Z) - A Generic Compilation Strategy for the Unitary Coupled Cluster Ansatz [68.8204255655161]
本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムのコンパイル戦略について述べる。
我々は、回路深さとゲート数を減らすために、ユニタリ結合クラスタ(UCC)アンサッツを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T22:26:16Z) - Hadamard-free circuits expose the structure of the Clifford group [9.480212602202517]
クリフォード群は量子ランダム化ベンチマーク、量子トモグラフィ、誤り訂正プロトコルにおいて中心的な役割を果たす。
任意のクリフォード作用素が標準形式$F_HSF$で一意に書けることを示す。
ランダムな一様クリフォード作用素と対称群上のマロース分布の間の驚くべき接続が強調される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-20T17:51:36Z)
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。