論文の概要: Depth-Optimal Addressing of 2D Qubit Array with 1D Controls Based on Exact Binary Matrix Factorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13807v2
- Date: Fri, 22 Mar 2024 23:36:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 01:45:48.955144
- Title: Depth-Optimal Addressing of 2D Qubit Array with 1D Controls Based on Exact Binary Matrix Factorization
- Title（参考訳）: 厳密な2成分行列分解に基づく1次元制御による2次元クビットアレイの深さ最適アドレス化
- Authors: Daniel Bochen Tan, Shuohao Ping, Jason Cong,
- Abstract要約: 最近の中性原子系プラットフォームの進歩は、2次元量子ビットアレイの制御粒度と柔軟性のバランスに長方形(ロウカラム)アドレスが当てられることを示唆している。
深度最適長方形アドレッシング問題を,通信複雑性と最適化にも現れるNPハード問題である,正確な二分分解として定式化する。
本稿では, フォールトトレラント量子コンピューティングの文脈における長方形のアドレッシングについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.475873482700239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reducing control complexity is essential for achieving large-scale quantum computing. However, reducing control knobs may compromise the ability to independently address each qubit. Recent progress in neutral atom-based platforms suggests that rectangular (row-column) addressing may strike a balance between control granularity and flexibility for 2D qubit arrays. This scheme allows addressing qubits on the intersections of a set of rows and columns each time. While quadratically reducing controls, it may necessitate more depth. We formulate the depth-optimal rectangular addressing problem as exact binary matrix factorization, an NP-hard problem also appearing in communication complexity and combinatorial optimization. We introduce a satisfiability modulo theories-based solver for this problem, and a heuristic, row packing, performing close to the optimal solver on various benchmarks. Furthermore, we discuss rectangular addressing in the context of fault-tolerant quantum computing, leveraging a natural two-level structure.
- Abstract（参考訳）: 制御複雑性の低減は、大規模量子コンピューティングを実現する上で不可欠である。
しかし、制御ノブを減らすことは、各キュービットに独立して対処する能力を損なう可能性がある。
最近の中性原子系プラットフォームの進歩は、2次元量子ビットアレイの制御粒度と柔軟性のバランスに長方形(ロウカラム)アドレスが当てられることを示唆している。
このスキームは、行と列の集合の交点上のキュービットに毎回対処することを可能にする。
二次的に制御を減らすが、より深みを必要とする可能性がある。
深さ最適長方形アドレッシング問題を、通信複雑性や組合せ最適化にも現れるNPハード問題である、正確な二進行列分解として定式化する。
この問題に対して, 満足度変調理論に基づく解法と, 様々なベンチマークにおいて最適解法に近いヒューリスティックな行パッキングを導入する。
さらに, フォールトトレラント量子コンピューティングの文脈における長方形のアドレッシングについて論じ, 自然な2段階構造を生かした。
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