論文の概要: Minimizing Photonic Cluster State Depth in Measurement-Based Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10865v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 01:01:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 14:10:27.860971
• Title: Minimizing Photonic Cluster State Depth in Measurement-Based Quantum Computing
• Title（参考訳）: 計測に基づく量子計算におけるフォトニッククラスター状態深さの最小化
• Authors: Yingheng Li, Aditya Pawar, Zewei Mo, Youtao Zhang, Jun Yang, Xulong Tang
• Abstract要約: 測定ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、量子量子ビットの片方向の測定によって計算を行う、有望な量子コンピューティングパラダイムである。 フォトニック量子コンピューティング(PQC)において広く用いられ、フォトニッククラスター状態上で計算が行われる。 MBQCベースのPQCでは、量子回路を実行するクラスタ状態深さ(すなわち片方向測定の長さ)が、全体の実行時間とエラーにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,クラスタ状態の深さを効率的に最小化するために動的プログラミングを利用するコンパイルフレームワークFMCCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.37851440226939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurement-based quantum computing (MBQC) is a promising quantum computing paradigm that performs computation through ``one-way'' measurements on entangled quantum qubits. It is widely used in photonic quantum computing (PQC), where the computation is carried out on photonic cluster states (i.e., a 2-D mesh of entangled photons). In MBQC-based PQC, the cluster state depth (i.e., the length of one-way measurements) to execute a quantum circuit plays an important role in the overall execution time and error. Thus, it is important to reduce the cluster state depth. In this paper, we propose FMCC, a compilation framework that employs dynamic programming to efficiently minimize the cluster state depth. Experimental results on five representative quantum algorithms show that FMCC achieves 53.6%, 60.6%, and 60.0% average depth reductions in small, medium, and large qubit counts compared to the state-of-the-art MBQC compilation frameworks.
• Abstract（参考訳）: 測定ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、量子量子ビットの「一方向」測定によって計算を行う有望な量子コンピューティングパラダイムである。 フォトニック量子コンピューティング(PQC)において広く用いられ、フォトニッククラスター状態(すなわち2次元の絡み合った光子のメッシュ)で計算が行われる。 MBQCベースのPQCでは、量子回路を実行するクラスタ状態深さ(すなわち片方向測定の長さ)が、全体の実行時間とエラーにおいて重要な役割を果たす。 したがって、クラスタ状態の深さを減らすことが重要である。 本稿では,クラスタ状態の深さを効率的に最小化する動的プログラミングを用いたコンパイルフレームワークfmccを提案する。 5つの代表量子アルゴリズムによる実験結果から、FMCCは最先端のMBQCコンパイルフレームワークと比較して、小、中、大量子ビット数の平均深度を53.6%、60.6%、および60.0%減らすことができた。

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