論文の概要: Graph Algorithms with Neutral Atom Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11931v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 16:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:40:35.756123
• Title: Graph Algorithms with Neutral Atom Quantum Processors
• Title（参考訳）: ニュートラル原子量子プロセッサを用いたグラフアルゴリズム
• Authors: Constantin Dalyac, Lucas Leclerc, Louis Vignoli, Mehdi Djellabi, Wesley da Silva Coelho, Bruno Ximenez, Alexandre Dareau, Davide Dreon, VIncent E. Elfving, Adrien Signoles, Louis-Paul Henry, Loïc Henriet,
• Abstract要約: 我々は中性原子量子処理ユニット(QPU)上で動作するグラフ問題に対する量子アルゴリズムの進歩を概観する。 最近導入された埋め込みと問題解決技術について論じる。 我々は、中性原子QPUのスケーラビリティ、制御可能性、繰り返し率の向上に重点を置いて、ハードウェアの継続的な進歩を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.546387965618333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neutral atom technology has steadily demonstrated significant theoretical and experimental advancements, positioning itself as a front-runner platform for running quantum algorithms. One unique advantage of this technology lies in the ability to reconfigure the geometry of the qubit register, from shot to shot. This unique feature makes possible the native embedding of graph-structured problems at the hardware level, with profound consequences for the resolution of complex optimization and machine learning tasks. By driving qubits, one can generate processed quantum states which retain graph complex properties. These states can then be leveraged to offer direct solutions to problems or as resources in hybrid quantum-classical schemes. In this paper, we review the advancements in quantum algorithms for graph problems running on neutral atom Quantum Processing Units (QPUs), and discuss recently introduced embedding and problem-solving techniques. In addition, we clarify ongoing advancements in hardware, with an emphasis on enhancing the scalability, controllability and computation repetition rate of neutral atom QPUs.
• Abstract（参考訳）: ニュートラル原子技術は、量子アルゴリズムを実行するための最前線のプラットフォームとして位置づけられ、理論と実験の進歩を着実に証明してきた。 この技術のユニークな利点の1つは、qubitレジスタのジオメトリをショットからショットに再構成できることである。 このユニークな機能は、複雑な最適化と機械学習タスクの解決に重大な結果をもたらす、ハードウェアレベルでグラフ構造化問題のネイティブな埋め込みを可能にする。 量子ビットを駆動することで、グラフ複素特性を保持する処理された量子状態を生成することができる。 これらの状態は、問題への直接的な解決策や、ハイブリッド量子古典的スキームのリソースとして利用することができる。 本稿では、中性原子量子処理ユニット(QPU)上で動作するグラフ問題に対する量子アルゴリズムの進歩を概観し、最近導入された埋め込みと問題解決技術について議論する。 さらに、中性原子QPUのスケーラビリティ、制御可能性、計算繰り返し率の向上に重点を置いて、ハードウェアの継続的な進歩を明らかにした。

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