論文の概要: Efficiently manipulating Pauli strings with PauliArray
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19287v1
- Date: Wed, 29 May 2024 17:18:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:02:26.471789
- Title: Efficiently manipulating Pauli strings with PauliArray
- Title（参考訳）: パウリアレイによるパウリ弦の効率的な操作
- Authors: Maxime Dion, Tania Belabbas, Nolan Bastien,
- Abstract要約: パウリ行列とパウリ弦は量子コンピューティングで広く使われている。
この基底で表される多くのパウリ文字列や演算子を扱うための、十分に包含され、多用途で効率的なツールを持つことが重要である。
このライブラリは、Pauli文字列と演算子の配列を表現するデータ構造と、それらを変更して組み合わせるための様々なメソッドを導入している。
- 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: Pauli matrices and Pauli strings are widely used in quantum computing. These mathematical objects are useful to describe or manipulate the quantum state of qubits. They offer a convenient basis to express operators and observables used in different problem instances such as molecular simulation and combinatorial optimization. Therefore, it is important to have a well-rounded, versatile and efficient tool to handle a large number of Pauli strings and operators expressed in this basis. This is the objective behind the development of the PauliArray library presented in this work. This library introduces data structures to represent arrays of Pauli strings and operators as well as various methods to modify and combine them. Built using NumPy, PauliArray offers fast operations and the ability to use broadcasting to easily carry out otherwise cumbersome manipulations. Applications to the fermion-to-qubit mapping, to the estimation of expectation values and to the computation of commutators are considered to illustrate how PauliArray can simplify some relevant tasks and accomplish them faster than current libraries.
- Abstract（参考訳）: パウリ行列とパウリ弦は量子コンピューティングで広く使われている。
これらの数学的対象は、量子ビットの量子状態を記述するか、操作するのに有用である。
それらは、分子シミュレーションや組合せ最適化など、異なる問題インスタンスで使用される演算子や可観測子を表現するのに便利な基盤を提供する。
したがって、この基底で表される多くのパウリ弦や作用素を扱うための、十分に周的で多目的で効率的なツールを持つことが重要である。
これは、この研究で提示されたPauliArrayライブラリの開発の背景にある目的である。
このライブラリは、Pauli文字列と演算子の配列を表現するデータ構造と、それらを変更して組み合わせるための様々なメソッドを導入している。
NumPyを使って構築されたPauliArrayは、高速な操作と放送機能によって、さほど面倒な操作を容易に行うことができる。
フェルミオン・ツー・キュービットマッピング、期待値の推定、および演算子の計算への応用は、PauliArrayが関連するタスクを単純化し、現在のライブラリよりも高速に達成できることを示すものとして考えられている。
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