論文の概要: Mixed-Dimensional Qudit State Preparation Using Edge-Weighted Decision Diagrams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03531v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 18:00:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 19:24:39.165930
- Title: Mixed-Dimensional Qudit State Preparation Using Edge-Weighted Decision Diagrams
- Title（参考訳）: エッジ重み決定図を用いた混合次元量子状態生成
- Authors: Kevin Mato, Stefan Hillmich, Robert Wille,
- Abstract要約: 量子コンピュータは難解な問題を解く可能性がある。
このポテンシャルを利用するための重要な要素の1つは、多値系(qudit)のために量子状態を効率的に準備する能力である。
本稿では,混合次元系に着目した量子状態生成法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.393749500700096
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers have the potential to solve important problems which are fundamentally intractable on a classical computer. The underlying physics of quantum computing platforms supports using multi-valued logic, which promises a boost in performance over the prevailing two-level logic. One key element to exploiting this potential is the capability to efficiently prepare quantum states for multi-valued, or qudit, systems. Due to the time sensitivity of quantum computers, the circuits to prepare the required states have to be as short as possible. In this paper, we investigate quantum state preparation with a focus on mixed-dimensional systems, where the individual qudits may have different dimensionalities. The proposed approach automatically realizes quantum circuits constructing a corresponding mixed-dimensional quantum state. To this end, decision diagrams are used as a compact representation of the quantum state to be realized. We further incorporate the ability to approximate the quantum state to enable a finely controlled trade-off between accuracy, memory complexity, and number of operations in the circuit. Empirical evaluations demonstrate the effectiveness of the proposed approach in facilitating fast and scalable quantum state preparation, with performance directly linked to the size of the decision diagram. The implementation is freely available as part of Munich Quantum Toolkit~(MQT), under the framework MQT Qudits at github.com/cda-tum/mqt-qudits.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、古典的なコンピュータでは基本的に難解な重要な問題を解く可能性がある。
量子コンピューティングプラットフォームの基盤となる物理は、多値論理(multi-valued logic)の使用をサポートする。
このポテンシャルを利用するための重要な要素の1つは、多値系(qudit)のために量子状態を効率的に準備する能力である。
量子コンピュータの時間感度のため、必要な状態に備える回路は可能な限り短くする必要がある。
本稿では,混合次元系に着目した量子状態生成法について検討する。
提案手法は, 対応する混合次元量子状態を構成する量子回路を自動生成する。
この目的のために、決定図は、実現される量子状態のコンパクトな表現として使用される。
さらに、量子状態を近似して、精度、メモリの複雑さ、回路内の演算数の間の微調整されたトレードオフを可能にする能力も取り入れている。
実験的な評価は、高速でスケーラブルな量子状態の準備を容易にするための提案手法の有効性を示し、性能は決定図のサイズに直接関連している。
この実装は MQT Qudits at github.com/cda-tum/mqt-qudits のフレームワーク MQT Qudits の一部として、ミュンヘン量子ツールキット(MQT)の一部として無料で利用可能である。
関連論文リスト
- A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - ADAPT-QSCI: Adaptive Construction of Input State for Quantum-Selected
Configuration Interaction [0.0]
量子多体ハミルトンの基底状態とそのエネルギーを計算するための量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案手法はtextitADAPT-QSCI と呼ばれ,小分子に対して正確な基底状態エネルギーが得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T09:15:50Z) - Scalable Quantum Ground State Preparation of the Heisenberg Model: A
Variational Quantum Eigensolver Approach [0.0]
変分量子ソルバ (VQE) アルゴリズムは、量子回路と古典的等分量子ソルバからなるシステムである。
異方性XXZモデルに対する臨界状態を含む結合の可能な全ての値に対して基底状態を作成することができるアンザッツを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-23T09:26:34Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:37:32Z) - Quantum Computing Quantum Monte Carlo [8.69884453265578]
量子コンピューティングと量子モンテカルロを統合したハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
我々の研究は、中間スケールおよび早期フォールト耐性量子コンピュータで現実的な問題を解決するための道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-21T14:26:24Z) - Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。
解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - Verification of Distributed Quantum Programs [6.266176871677275]
本稿では,分散量子システムの仕様と検証を容易にするために,CSPのような分散プログラミング言語を提案する。
論理の有効性は、量子テレポーテーションの検証と非局所的なCNOTゲートの局所的な実装におけるその応用によって実証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T07:23:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。