論文の概要: Qandle: Accelerating State Vector Simulation Using Gate-Matrix Caching and Circuit Splitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09213v1
• Date: Sun, 14 Apr 2024 10:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 14:58:08.930714
• Title: Qandle: Accelerating State Vector Simulation Using Gate-Matrix Caching and Circuit Splitting
• Title（参考訳）: Qandle: ゲートマトリックスキャッシングと回路分割を用いた高速化状態ベクトルシミュレーション
• Authors: Gerhard Stenzel, Sebastian Zielinski, Michael Kölle, Philipp Altmann, Jonas Nüßlein, Thomas Gabor,
• Abstract要約: 量子回路の状態ベクトルシミュレーションに伴う計算複雑性に対処する。 量子ゲート行列キャッシングは、Kronecker製品の繰り返し適用のオーバーヘッドを低減する。 回路分割は、依存グラフを構築することにより、回路をより少ないゲートでサブ回路に分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3002472385435655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the computational complexity associated with state-vector simulation for quantum circuits, we propose a combination of advanced techniques to accelerate circuit execution. Quantum gate matrix caching reduces the overhead of repeated applications of the Kronecker product when applying a gate matrix to the state vector by storing decomposed partial matrices for each gate. Circuit splitting divides the circuit into sub-circuits with fewer gates by constructing a dependency graph, enabling parallel or sequential execution on disjoint subsets of the state vector. These techniques are implemented using the PyTorch machine learning framework. We demonstrate the performance of our approach by comparing it to other PyTorch-compatible quantum state-vector simulators. Our implementation, named Qandle, is designed to seamlessly integrate with existing machine learning workflows, providing a user-friendly API and compatibility with the OpenQASM format. Qandle is an open-source project hosted on GitHub https://github.com/gstenzel/qandle and PyPI https://pypi.org/project/qandle/ .
• Abstract（参考訳）: 量子回路の状態ベクトルシミュレーションに関連する計算複雑性に対処するために,回路実行を高速化する高度な手法の組み合わせを提案する。 量子ゲート行列キャッシングは、各ゲートに分解された部分行列を格納することにより、状態ベクトルにゲート行列を適用する際に、クロネッカー積の繰り返し適用のオーバーヘッドを低減する。 回路分割は、依存グラフを構築することで回路をより少ないゲートでサブ回路に分割し、状態ベクトルの非結合部分集合上で並列またはシーケンシャルな実行を可能にする。 これらのテクニックは、PyTorchの機械学習フレームワークを使って実装されている。 我々は、他のPyTorch互換量子状態ベクトルシミュレータと比較することにより、我々のアプローチの性能を実証する。 我々の実装であるQandleは、既存の機械学習ワークフローとシームレスに統合し、ユーザフレンドリなAPIとOpenQASMフォーマットとの互換性を提供するように設計されています。 QandleはGitHub https://github.com/gstenzel/qandleとPyPI https://pypi.org/project/qandle/でホストされているオープンソースプロジェクトである。

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