論文の概要: Efficient Implementation of Multi-Controlled Quantum Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02279v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 20:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:19:01.562889
• Title: Efficient Implementation of Multi-Controlled Quantum Gates
• Title（参考訳）: マルチ制御量子ゲートの効率的な実装
• Authors: Ben Zindorf, Sougato Bose,
• Abstract要約: 本稿では,最先端手法と比較してコストを大幅に削減できるマルチコントロール量子ゲートの実装について述べる。 任意のターゲット量子ビットに対してメソッドを拡張し、追加のアンシラ量子ビットが利用可能であれば、さらなるコスト削減を提供する。
• 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: We present an implementation of multi-controlled quantum gates which provides significant reductions of cost compared to state-of-the-art methods. The operator applied on the target qubit is a unitary, special unitary, or the Pauli X operator (Multi-Controlled Toffoli). The required number of ancilla qubits is no larger than one, similarly to known linear cost decompositions. We extend our methods for any number of target qubits, and provide further cost reductions if additional ancilla qubits are available. For each type of multi-controlled gate, we provide implementations for unrestricted (all-to-all) connectivity and for linear-nearest-neighbor. All of the methods use a linear cost of gates from the Clifford+T (fault-tolerant) set. In the context of linear-nearest-neighbor architecture, the cost and depth of our circuits scale linearly irrespective of the position of the qubits on which the gate is applied. Our methods directly improve the compilation process of many quantum algorithms, providing optimized circuits, which will result in a large reduction of errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最先端手法と比較してコストを大幅に削減できるマルチコントロール量子ゲートの実装について述べる。 ターゲット qubit に適用される演算子は、ユニタリで特別なユニタリ、または Pauli X 演算子(Multi-Controlled Toffoli)である。 必要となるアンシラ量子ビット数は、既知の線形コスト分解と同様に1より大きい。 任意のターゲット量子ビットに対してメソッドを拡張し、追加のアンシラ量子ビットが利用可能であれば、さらなるコスト削減を提供する。 各タイプのマルチコントロールゲートに対して、制限のない(すべて)接続と線形アレスト近傍の実装を提供する。 すべての手法はクリフォード+T(フォールトトレラント)集合からのゲートの線形コストを使用する。 線形アレスト近傍アーキテクチャでは、ゲートが適用されるキュービットの位置に関わらず、回路のコストと深さは線形にスケールする。 提案手法は,多くの量子アルゴリズムのコンパイルプロセスを直接改善し,最適化回路を提供する。

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