論文の概要: Fast classical simulation of quantum circuits via parametric rewriting
in the ZX-calculus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06777v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 14:44:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 18:44:07.572128
- Title: Fast classical simulation of quantum circuits via parametric rewriting
in the ZX-calculus
- Title（参考訳）: ZX計算におけるパラメトリック書き換えによる量子回路の高速古典シミュレーション
- Authors: Matthew Sutcliffe and Aleks Kissinger
- Abstract要約: 高速なGPU並列性を利用して古典シミュレーションの最終段階を迅速に行うことが可能であることを示す。
我々は,古典的シミュレーションタスクに対して,非パラメトリック手法と比較して,100倍の高速化を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ZX-calculus is an algebraic formalism that allows quantum computations to
be simplified via a small number of simple graphical rewrite rules. Recently,
it was shown that, when combined with a family of "sum-over-Cliffords"
techniques, the ZX-calculus provides a powerful tool for classical simulation
of quantum circuits. However, for several important classical simulation tasks,
such as computing the probabilities associated with many measurement outcomes
of a single quantum circuit, this technique results in reductions over many
very similar diagrams, where much of the same computational work is repeated.
In this paper, we show that the majority of this work can be shared across
branches, by developing reduction strategies that can be run parametrically on
diagrams with boolean free parameters. As parameters only need to be fixed
after the bulk of the simplification work is already done, we show that it is
possible to perform the final stage of classical simulation quickly utilising a
high degree of GPU parallelism. Using these methods, we demonstrate speedups
upwards of 100x for certain classical simulation tasks vs. the non-parametric
approach.
- Abstract（参考訳）: zx-計算(zx-calculus)は、単純なグラフィカルな書き換え規則によって量子計算を単純化する代数的形式論である。
近年, "sum-over-cliffords" の手法と組み合わせると, zx-calculus は量子回路の古典的シミュレーションのための強力なツールとなることが示されている。
しかし、1つの量子回路の多くの測定結果に関連する確率の計算など、いくつかの重要な古典的シミュレーションタスクにおいて、この手法は、同じ計算作業が繰り返される多くの非常に類似したダイアグラムの削減をもたらす。
本稿では,boolean freeパラメータを持つダイアグラム上でパラメトリックに動作可能な削減戦略を開発することにより,この作業の大半をブランチ間で共有できることを示す。
単純化作業の大部分が完了した後のみ、パラメータを修正する必要があるため、高速なGPU並列性を利用して古典シミュレーションの最終段階を実行することが可能であることが示される。
これらの手法を用いて, 古典的シミュレーションタスクに対して, 非パラメトリックアプローチと比較して100倍の高速化を示す。
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