論文の概要: Distributed Exact Generalized Grover's Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06963v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 04:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:04:18.191706
• Title: Distributed Exact Generalized Grover's Algorithm
• Title（参考訳）: 分散Exact Generalized Grover's Algorithm
• Authors: Xu Zhou, Xusheng Xu, Shenggen Zheng, Le Luo,
• Abstract要約: 本稿では,汎用探索問題の解法として,分散Exactized Grover's Algorithm (DEGGA)を提案する。 我々のアルゴリズムは、目標状態が100%$の理論的確率で精度を保証します。 我々の方法は合計$n$ qubitsを必要とし、補助的なqubitsは不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.675088142486729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed quantum computation has garnered immense attention in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, where each computational node necessitates fewer qubits and quantum gates. In this paper, we focus on a generalized search problem involving multiple targets within an unordered database and propose a Distributed Exact Generalized Grover's Algorithm (DEGGA) to address this challenge by decomposing it into arbitrary $t$ components, where $2 \leq t \leq n$. Specifically, (1) our algorithm ensures accuracy, with a theoretical probability of identifying the target states at $100\%$; (2) if the number of targets is fixed, the pivotal factor influencing the circuit depth of DEGGA is the partitioning strategy, rather than the magnitude of $n$; (3) our method requires a total of $n$ qubits, eliminating the need for auxiliary qubits; (4) we elucidate the resolutions (two-node and three-node) of a particular generalized search issue incorporating two goal strings (000000 and 111111) by applying DEGGA. The feasibility and effectiveness of our suggested approach is further demonstrated by executing the quantum circuits on MindSpore Quantum (a quantum simulation software). Eventually, through the decomposition of multi-qubit gates, DEGGA diminishes the utilization of quantum gates by $90.7\%$ and decreases the circuit depth by $91.3\%$ in comparison to the modified Grover's algorithm by Long. It is increasingly evident that distributed quantum algorithms offer augmented practicality.
• Abstract（参考訳）: 分散量子計算は、各計算ノードがより少ない量子ビットと量子ゲートを必要とする、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代に大きな注目を集めている。 本稿では,無順序データベース内の複数のターゲットを対象とする汎用検索問題に着目し,これを任意の$t$コンポーネントに分解することで,分散Exact Generalized Grover's Algorithm (DEGGA)を提案する。 具体的には,(1)目標状態が100\%$である確率,(2)目標数が固定された場合,DGGAの回路深度に影響を与えるピボット係数は$n$ではなくパーティショニング戦略であり,(3)補助量子ビットの必要をなくすために合計$n$ qubitsを必要とし,(4)DGGAを適用することによって2つのゴール文字列(000と1111)を組み込んだ特定の汎用検索問題の解法(2ノードと3ノード)を解明する。 提案手法の有効性と有効性は,MindSpore Quantum(量子シミュレーションソフトウェア)上で量子回路を実行することによってさらに実証される。 最終的に、マルチキュービットゲートの分解により、DGGAは量子ゲートの利用を90.7 %$に減らし、回路深さをロングによる修正Groverのアルゴリズムと比較して9.3 %$に減らした。 分散量子アルゴリズムがさらなる実用性を提供するのは、ますます明白である。

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