論文の概要: L-QLES: Sparse Laplacian generator for evaluating Quantum Linear Equation Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12266v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 16:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 15:51:36.038835
• Title: L-QLES: Sparse Laplacian generator for evaluating Quantum Linear Equation Solvers
• Title（参考訳）: L-QLES:量子線形方程式解析のためのスパースラプラシアン生成器
• Authors: Leigh Lapworth
• Abstract要約: L-QLESは1D、2D、3Dラプラシア作用素と関連するポアソン方程式を生成するためのオープンソースのピソンコードである。 その目標は、量子アルゴリズム開発者に柔軟なテストケースフレームワークを提供することだ。
• 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: L-QLES is an open source python code for generating 1D, 2D and 3D Laplacian operators and associated Poisson equations and their classical solutions. Its goal is to provide quantum algorithm developers with a flexible test case framework where features of industrial applications can be incorporated without the need for end-user domain knowledge or reliance on inflexible one-off industry supplied matrix sets. A sample set of 1, 2, and 3 dimensional Laplacians are suggested and used to compare the performance of the Prepare-Select and FABLE block encoding techniques. Results show that large matrices are not needed to investigate industrial characteristics. A matrix with a condition number of 17,000 can be encoded using 13 qubits. L-QLES has also been produced to enable algorithm developers to investigate and optimise both the classical and quantum aspects of the inevitable hybrid nature of quantum linear equation solvers. Prepare-Select encoding that takes over an hour of classical preprocessing time to decompose a 4,096x4,096 matrix into Pauli strings can be can investigated using L-QLES matrices. Similarly, row-column query oracles that have success probabilities $\le 10^{-7}$ for the same matrix can be investigated.
• Abstract（参考訳）: L-QLESは1D、2D、3Dラプラシア作用素と関連するポアソン方程式とその古典解を生成するためのオープンソースのピソンコードである。 量子アルゴリズムの目標は、エンドユーザのドメイン知識や柔軟なワンオフ産業が提供するマトリックスセットに依存することなく、産業用アプリケーションの機能を組み込むことのできる、フレキシブルなテストケースフレームワークを提供することだ。 1, 2, 3次元ラプラシアンのサンプルセットを提案し, 適応ブロック符号化法とfableブロック符号化法の性能を比較検討した。 その結果,産業特性を調査するには大きなマトリックスは必要ないことがわかった。 条件数17,000の行列は13量子ビットで符号化できる。 L-QLESはまた、アルゴリズム開発者が量子線形方程式ソルバの避けられないハイブリッド性質の古典的側面と量子的側面の両方を研究、最適化できるようにするために作られた。 4,096x4,096マトリクスをポーリ弦に分解するのに1時間以上の古典的前処理時間を要する準備選択符号化は、l-qles行列を用いて検討できる。 同様に、同じ行列に対して成功確率を持つ行列クエリオラクルを$\le 10^{-7}$で調べることができる。

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