論文の概要: Efficient Simulation of Quantum Circuits by Model Order Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09510v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 12:40:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 13:16:46.593457
- Title: Efficient Simulation of Quantum Circuits by Model Order Reduction
- Title(参考訳): モデル次数削減による量子回路の効率的なシミュレーション
- Authors: Antonio Jim\'enez-Pastor, Kim G. Larsen, Mirco Tribastone, Max
Tschaikowski
- Abstract要約: 提案手法は既存の手法を補完し,システム生物学と制御工学のモデル還元手法と密接に一致させることができる。
一般に利用可能なプロトタイプ実装を提供することで、一般的な量子コンピューティングベンチマークの大幅な削減を得ることにより、このアプローチの適用性を実証する。
- 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: Efficient methods for the simulation of quantum circuits on classic computers
are crucial for their improvement and better understanding. Unfortunately,
classic array-based simulation of quantum circuits suffers from the curse of
dimensionality because the size of the arrays is exponential in the number of
qubits. Starting from the observation that results of quantum circuits are
often evaluated by means of quantum measurements that capture only a subpart of
the entire quantum state, we introduce measurement-preserving reductions. The
proposed technique complements existing approaches and can be closely aligned
to model reduction approaches from systems biology and control engineering. By
providing a publicly available prototype implementation, we demonstrate the
applicability of the approach by obtaining substantial reductions of common
quantum computing benchmarks.
- Abstract(参考訳): 古典コンピュータにおける量子回路のシミュレーションのための効率的な手法は、その改良と理解のために重要である。
残念ながら、量子回路の古典的な配列に基づくシミュレーションは、配列のサイズが量子ビット数で指数関数的であるため、次元性の呪いに悩まされている。
量子回路の結果は、量子状態全体の部分のみを捕捉する量子測定によってしばしば評価されるという観測から始め、測定保存還元を導入する。
提案手法は既存のアプローチを補完し,システム生物学と制御工学のモデル還元アプローチに密接に対応できる。
公開プロトタイプの実装を提供することで、一般的な量子コンピューティングベンチマークの大幅な削減を得ることにより、このアプローチの適用性を実証する。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Scaling Up the Quantum Divide and Conquer Algorithm for Combinatorial Optimization [0.8121127831316319]
本稿では,デバイス間通信コストを大幅に削減する量子回路の構築手法を提案する。
そこで本研究では,従来のQDCA手法の約3倍の大きさのトラクタブル回路を構築できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T20:49:50Z) - Improved Quantum Algorithms for Eigenvalues Finding and Gradient Descent [0.0]
ブロック符号化は、最近開発された量子アルゴリズムの統一フレームワークを形成する量子信号処理において重要な要素である。
本稿では,前述した2つの量子アルゴリズムを効果的に拡張するためにブロック符号化を利用する。
提案手法を,行列逆転や多重固有値推定など,異なる文脈に拡張する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T15:59:03Z) - Minimizing the negativity of quantum circuits in overcomplete
quasiprobability representations [0.6428333375712125]
本稿では,量子回路の準確率表現に対する全負性度を最小化する手法を開発する。
我々のアプローチには、等価な準確率ベクトルに対する最適化と、過剰完全性のために現れる行列の両方が含まれる。
また,フレーム寸法の増大とゲートマージ手法の適用により,ノイズの多いレンガ壁ランダム回路の負性最小化についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T08:02:00Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T18:54:48Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T17:08:41Z) - Bayesian Learning of Parameterised Quantum Circuits [0.0]
我々はベイズ後部の近似として古典的最適化の確率論的視点を取り、再定式化する。
ラプラスを用いた最大後点推定に基づく次元縮小戦略について述べる。
量子H1-2コンピュータの実験では、結果として得られる回路は勾配なしで訓練された回路よりも高速でノイズが少ないことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T14:20:14Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T16:33:10Z) - Quantum amplitude damping for solving homogeneous linear differential
equations: A noninterferometric algorithm [0.0]
本研究は,同種LDEを解くための効率的な量子アルゴリズムを構築するために,量子振幅減衰演算を資源として利用する新しい手法を提案する。
このようなオープンな量子系にインスパイアされた回路は、非干渉法で解の実際の指数項を構成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T11:25:32Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T19:06:00Z)
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。