論文の概要: GraphiQ: Quantum circuit design for photonic graph states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09285v2
- Date: Fri, 23 Aug 2024 02:44:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 19:58:50.703839
- Title: GraphiQ: Quantum circuit design for photonic graph states
- Title（参考訳）: GraphiQ:フォトニックグラフ状態のための量子回路設計
- Authors: Jie Lin, Benjamin MacLellan, Sobhan Ghanbari, Julie Belleville, Khuong Tran, Luc Robichaud, Roger G. Melko, Hoi-Kwong Lo, Piotr Roztocki,
- Abstract要約: GraphiQはフォトニックグラフ状態生成スキームを設計するための汎用的なオープンソースフレームワークである。
複数のシミュレーションバックエンドや最適化メソッドを含む、一連のデザインツールで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.824850361520736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: GraphiQ is a versatile open-source framework for designing photonic graph state generation schemes, with a particular emphasis on photon-emitter hybrid circuits. Built in Python, GraphiQ consists of a suite of design tools, including multiple simulation backends and optimization methods. The library supports scheme optimization in the presence of circuit imperfections, as well as user-defined optimization goals. Our framework thus represents a valuable tool for the development of practical schemes adhering to experimentally-relevant constraints. As graph states are a key resource for measurement-based quantum computing, all-photonic quantum repeaters, and robust quantum metrology, among others, we envision GraphiQ's broad impact for advancing quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: GraphiQは、フォトニックグラフ状態生成スキームを設計するための汎用的なオープンソースフレームワークであり、特に光子-エミッタハイブリッド回路に重点を置いている。
Pythonで構築されたGraphiQは、複数のシミュレーションバックエンドと最適化メソッドを含む一連のデザインツールで構成されている。
このライブラリは、回路欠陥の存在下でのスキーム最適化と、ユーザ定義の最適化目標をサポートする。
したがって,本フレームワークは,実験関連制約に固執する実践的スキームの開発に有用なツールである。
グラフ状態は、測定ベースの量子コンピューティング、全フォトニック量子リピータ、ロバスト量子メトロジーの鍵となるリソースである。
関連論文リスト
- Heralded photonic graph states with inefficient quantum emitters [2.612403257963011]
フォトニックグラフ状態を生成するための量子エミッタベースのスキームは、有望でリソース効率の良い方法論を提供する。
本稿では, 最先端エミッタからのフォトニックコレクションと互換性のある, フォトニックグラフ状態を生成する方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T00:24:01Z) - Generating scalable graph states in an atom-nanophotonic interface [0.0]
スケーラブルグラフ状態は、測定に基づく量子計算および量子技術における多くの絡み合い支援アプリケーションに不可欠である。
本稿では,原子-ナノフォトニックキャビティで調整可能な1次元と2次元の高忠実でスケーラブルなグラフ状態を作成することを提案する。
また、状態忠実度の解析を行い、多ビット状態彫刻とシーケンシャル単一光子プローブを用いて状態準備確率を最適化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T03:33:32Z) - TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine
learning framework [59.07246314484875]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。
古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。
量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z) - The Basis of Design Tools for Quantum Computing: Arrays, Decision
Diagrams, Tensor Networks, and ZX-Calculus [55.58528469973086]
量子コンピュータは、古典的コンピュータが決して起こらない重要な問題を効率的に解決することを約束する。
完全に自動化された量子ソフトウェアスタックを開発する必要がある。
この研究は、今日のツールの"内部"の外観を提供し、量子回路のシミュレーション、コンパイル、検証などにおいてこれらの手段がどのように利用されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:00Z) - Optimising graph codes for measurement-based loss tolerance [0.0]
グラフ符号は、量子ビット損失に対する保護を提供するため、フォトニック量子技術において重要な役割を果たす。
我々は、任意のグラフ符号に対する量子ビット損失と計算誤差に対する測定ベースの耐性を解析し、最適化する手法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-09T13:06:40Z) - Compilation of algorithm-specific graph states for quantum circuits [55.90903601048249]
本稿では,高レベル言語で記述された量子回路から,アルゴリズム固有のグラフ状態を作成する量子回路コンパイラを提案する。
この計算は、このグラフ状態に関する一連の非パウリ測度を用いて実装することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T14:52:31Z) - Near-deterministic hybrid generation of arbitrary photonic graph states
using a single quantum emitter and linear optics [0.0]
我々は、現在の量子エミッタ機能を用いて、グラフ状態を生成するためのほぼ決定論的解を導入する。
本研究は,資源効率の高い量子情報処理の実用化に向けての道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:59:59Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-19T02:56:47Z) - Towards Quantum Graph Neural Networks: An Ego-Graph Learning Approach [47.19265172105025]
グラフ構造化データのための新しいハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案し、これをEgo-graph based Quantum Graph Neural Network (egoQGNN)と呼ぶ。
egoQGNNはテンソル積とユニティ行列表現を用いてGNN理論フレームワークを実装し、必要なモデルパラメータの数を大幅に削減する。
このアーキテクチャは、現実世界のデータからヒルベルト空間への新しいマッピングに基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T16:35:45Z) - QUANTIFY: A framework for resource analysis and design verification of
quantum circuits [69.43216268165402]
QUINTIFYは、量子回路の定量的解析のためのオープンソースのフレームワークである。
Google Cirqをベースにしており、Clifford+T回路を念頭に開発されている。
ベンチマークのため、QUINTIFYは量子メモリと量子演算回路を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T15:36:25Z)
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。