論文の概要: Comparison of Quantum Simulators for Variational Quantum Search: A Benchmark Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05924v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 02:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:41:33.196295
• Title: Comparison of Quantum Simulators for Variational Quantum Search: A Benchmark Study
• Title（参考訳）: 変分量子探索のための量子シミュレータの比較:ベンチマークによる検討
• Authors: Mohammadreza Soltaninia, Junpeng Zhan
• Abstract要約: 古典的コンピュータを用いた量子回路のシミュレーションは、量子アルゴリズムの開発と検証を加速することができる。 新たに開発した変分量子探索(VQS)アルゴリズムは,Groverのアルゴリズムに対して5から26キュービットの範囲で指数関数的に優位性を示した。 多くのキュービットでVQSを実行するのにどのシミュレータが最適かは明らかでない。
• 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: Simulating quantum circuits using classical computers can accelerate the development and validation of quantum algorithms. Our newly developed algorithm, variational quantum search (VQS), has shown an exponential advantage over Grover's algorithm in the range from 5 to 26 qubits, in terms of circuit depth, for searching unstructured databases. We need to further validate the VQS for more than 26 qubits. Numerous simulators have been developed. However, it is not clear which simulator is most suitable for executing VQS with many qubits. To solve this issue, we implement a typical quantum circuit used in VQS on eight mainstream simulators. Results show that the time and memory required by most simulators increase exponentially with the number of qubits and that Pennylane with GPU and Qulacs are the most suitable simulators for executing VQS efficiently. Our results aid researchers in selecting suitable quantum simulators without the need for exhaustive implementation, and we have made our codes available for community contributions.
• Abstract（参考訳）: 古典的コンピュータを用いた量子回路のシミュレーションは、量子アルゴリズムの開発と検証を加速することができる。 新たに開発された変分量子探索(VQS)アルゴリズムは,回路深度の観点からGroverのアルゴリズムに対して,非構造化データベースの探索において,5から26キュービットの範囲で指数関数的に優位性を示した。 26キュービット以上のvqsをさらに検証する必要があります。 多くのシミュレータが開発されている。 しかし、多くのキュービットでVQSを実行するのにどのシミュレータが最適かは明らかでない。 この問題を解決するために、VQSで使用される典型的な量子回路を8つの主流シミュレータ上で実装する。 その結果,ほとんどのシミュレータで要求される時間とメモリはキュービット数とともに指数関数的に増加し,GPUとQulacを用いたペニーレーンはVQSを効率的に実行するのに最適なシミュレータであることがわかった。 本研究は, 実装の徹底を必要とせず, 研究者が適切な量子シミュレータを選択するのに役立ち, コミュニティコントリビューションのためにコードを利用できるようにした。

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