Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Expectation Value Measurements of Dense Operators

論文の概要: Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Expectation Value Measurements of Dense Operators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08551v1
Date: Tue, 14 Nov 2023 21:22:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-16 18:02:17.256546
Title: Fast Partitioning of Pauli Strings into Commuting Families for Expectation Value Measurements of Dense Operators
Title（参考訳）: 密度演算子の期待値測定のためのパウリ弦の通勤家族への高速分割
Authors: Nouman Butt, Andrew Lytle, Ben Reggio, Patrick Draper
Abstract要約: 我々は、$m$-qubit Pauli文字列の全集合を最小数の通勤家族に分割するアルゴリズムを提案する。また,一般通勤の場合のグラフ理論手法との比較を行った。
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: The cost of measuring quantum expectation values of an operator can be reduced by grouping the Pauli string ($SU(2)$ tensor product) decomposition of the operator into maximally commuting sets. We detail an algorithm, presented in [1], to partition the full set of $m$-qubit Pauli strings into the minimal number of commuting families, and benchmark the performance with dense Hamiltonians on IBM hardware. Here we also compare how our method scales compared to graph-theoretic techniques for the generally commuting case.
Abstract（参考訳）: 作用素の量子期待値を測定するコストは、作用素のPauli string(SU(2)$ tensor product)分解を最大可換集合にグループ化することで低減することができる。我々は、$m$-qubit pauli文字列の完全なセットを最小数の通勤ファミリーに分割するために[1]で示されるアルゴリズムを詳述し、ibmのハードウェア上で密度の高いハミルトニアンのパフォーマンスをベンチマークする。また,本手法を一般通勤の場合のグラフ理論手法と比較した。

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