論文の概要: Treespilation: Architecture- and State-Optimised Fermion-to-Qubit Mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03992v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 10:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 10:38:24.831688
• Title: Treespilation: Architecture- and State-Optimised Fermion-to-Qubit Mappings
• Title（参考訳）: Treespilation: アーキテクチャと状態最適化されたフェルミオン-ビットマッピング
• Authors: Aaron Miller and Adam Glos and Zolt\'an Zimbor\'as
• Abstract要約: 我々は,フェルミオン系を効率的にマッピングする手法である「ツリースピレーション」を導入する。 我々はこの手法を用いて化学基底状態のシミュレーションに必要なCNOTゲート数を最小化する。 完全な接続性に関するCNOTのカウントでは、最大で74%の大幅な削減が観測されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8655526882770742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers hold great promise for efficiently simulating Fermionic systems, benefiting fields like quantum chemistry and materials science. To achieve this, algorithms typically begin by choosing a Fermion-to-qubit mapping to encode the Fermioinc problem in the qubits of a quantum computer. In this work, we introduce "treespilation," a technique for efficiently mapping Fermionic systems using a large family of favourable tree-based mappings previously introduced by some of the authors. We use this technique to minimise the number of CNOT gates required to simulate chemical groundstates found numerically using the ADAPT-VQE algorithm. We observe significant reductions, up to $74\%$, in CNOT counts on full connectivity and for limited qubit connectivity-type devices such as IBM Eagle and Google Sycamore, we observe similar reductions in CNOT counts. In many instances, the reductions achieved on these limited connectivity devices even surpass the initial full connectivity CNOT count. Additionally, we find our method improves the CNOT and parameter efficiency of QEB- and qubit-ADAPT-VQE, which are, to our knowledge, the most CNOT-efficient VQE protocols for molecular state preparation.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、フェルミオン系を効率的にシミュレートし、量子化学や材料科学のような分野に利益をもたらす。 これを達成するためにアルゴリズムは通常、量子コンピュータの量子ビットにフェルミインック問題をエンコードするためにフェルミオンから量子ビットへのマッピングを選択することから始める。 そこで本研究では,著者らによって以前に紹介された木ベースマッピングの大規模なファミリを用いて,フェルミオン系を効率的にマッピングする手法であるtreespilationを提案する。 本手法は,ADAPT-VQEアルゴリズムを用いて化学基底状態のシミュレーションに必要なCNOTゲート数を最小化する。 我々は,IBM EagleやGoogle Sycamoreのような,完全な接続性および限定的なqubit接続型デバイスにおいて,CNOTカウントの最大7,4 %の大幅な削減を観察し,同様のCNOTカウントの削減を観察した。 多くの場合、これらの限られた接続デバイスで達成された削減は、最初の完全接続cnot数を上回ることさえある。 さらに,本手法は分子状態調製のための最もCNOT効率の高いVQEプロトコルであるQEB-およびqubit-ADAPT-VQEのCNOTおよびパラメータ効率を改善した。

関連論文リスト

• Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
  我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。 この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。 我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z)
• Linear Circuit Synthesis using Weighted Steiner Trees [45.11082946405984]
  CNOT回路は一般的な量子回路の共通構成ブロックである。 本稿では,CNOTゲート数を最適化するための最先端アルゴリズムを提案する。 シミュレーション評価により、提案手法はほとんど常に有用であることが示され、CNOTゲートの数を最大10%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T19:51:22Z)
• Non-unitary Coupled Cluster Enabled by Mid-circuit Measurements on Quantum Computers [37.69303106863453]
  本稿では,古典計算機における量子化学の柱である結合クラスタ(CC)理論に基づく状態準備法を提案する。 提案手法は,従来の計算オーバーヘッドを低減し,CNOTおよびTゲートの数を平均で28%,57%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:10:10Z)
• Beyond MP2 initialization for unitary coupled cluster quantum circuits [0.0]
  ユニタリ結合クラスタ(UCC)アンサッツは、高精度な結果を達成するための有望なツールである。 我々は,効率的なスパース波動関数回路ソルバを用いることで,UCCシミュレーションの最先端を推し進める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T17:06:50Z)
• The Bonsai algorithm: grow your own fermion-to-qubit mapping [0.7049738935364298]
  三次木からのフレキシブルフェルミオン-量子写像を設計するための形式主義を提案する。 我々は、Fock基底状態が量子ビット空間の計算基底状態にマップされることを保証するレシピを導入する。 我々は,IBM量子コンピュータで広く使われているヘキサゴナルトポロジのマッピングを作成することで,このアルゴリズムを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T18:53:08Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum Robustness Verification: A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Certification Algorithm [1.439946676159516]
  本研究では、堅牢性多変数混合整数プログラム(MIP)の解法を含むReLUネットワークの検証について検討する。 この問題を軽減するために、ニューラルネットワーク検証にQCを用い、証明可能な証明書を計算するためのハイブリッド量子プロシージャを導入することを提案する。 シミュレーション環境では,我々の証明は健全であり,問題の近似に必要な最小量子ビット数に制限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T13:23:56Z)
• Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
  マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。 これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。 本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z)
• Qubit-efficient encoding scheme for quantum simulations of electronic structure [5.16230883032882]
  量子コンピュータ上の電子構造をシミュレーションするには、フェルミオン系を量子ビットに符号化する必要がある。 必要条件や対称性を満たす構成の個数において、キュービット数のみを対数化することを要求するキュービット効率の符号化方式を提案する。 提案手法と結果から, 雑音型中間スケール量子 (NISQ) 時代の大規模分子系に対する量子シミュレーションの実現可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T13:20:18Z)
• AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.06347866374927]
  本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。 我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:07:29Z)

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。