論文の概要: T-Count Optimizing Genetic Algorithm for Quantum State Preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04004v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 12:26:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 14:59:54.707633
- Title: T-Count Optimizing Genetic Algorithm for Quantum State Preparation
- Title（参考訳）: 量子状態生成のためのT-Count最適化遺伝的アルゴリズム
- Authors: Andrew Wright, Marco Lewis, Paolo Zuliani, Sadegh Soudjani,
- Abstract要約: 本稿では,Clifford+Tゲートセットのゲートからなる状態準備回路に対して,遺伝的アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、最もエラーが多いコンポーネントの数が減少するフォールトトレラント実装可能なソリューションを自動的に生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05999777817331316
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum state preparation is a crucial process within numerous quantum algorithms, and the need for efficient initialization of quantum registers is ever increasing as demand for useful quantum computing grows. The problem arises as the number of qubits to be initialized grows, the circuits required to implement the desired state also exponentially increase in size leading to loss of fidelity to noise. This is mainly due to the susceptibility to environmental effects of the non-Clifford T gate, whose use should thus be reduced as much as possible. In this paper, we present and utilize a genetic algorithm for state preparation circuits consisting of gates from the Clifford + T gate set and optimize them in T-Count as to reduce the impact of noise. Whilst the method presented here does not always produce the most accurate circuits in terms of fidelity, it can generate high-fidelity, non-trivial quantum states such as quantum Fourier transform states. In addition, our algorithm does automatically generate fault tolerantly implementable solutions where the number of the most error prone components is reduced. We present an evaluation of the algorithm when trialed against preparing random, Poisson probability distribution, W, GHZ, and quantum Fourier transform states. We also experimentally demonstrate the scalability issues as qubit count increases, which highlights the need for further optimization of the search process.
- Abstract（参考訳）: 量子状態の準備は、多くの量子アルゴリズムにおいて重要なプロセスであり、量子レジスタの効率的な初期化の必要性は、有用な量子コンピューティングの需要が増大するにつれて増大している。
初期化すべき量子ビットの数が増加するにつれて、所望の状態を実装するために必要な回路も指数関数的に大きくなり、ノイズへの忠実さが失われる。
これは主に非クリフォードTゲートの環境影響を受けやすいためであり、このゲートは可能な限り使用を減らすべきである。
本稿では,Clifford+Tゲートセットのゲートからなる状態準備回路に対して遺伝的アルゴリズムを提案し,T-Countで最適化し,ノイズの影響を低減する。
ここで提示される方法は、常に忠実度の観点から最も正確な回路を生成するわけではないが、量子フーリエ変換状態のような高忠実で非自明な量子状態を生成することができる。
さらに,本アルゴリズムは,最もエラーが多いコンポーネントの数が減少するフォールトトレラントなソリューションを自動的に生成する。
確率分布, ポアソン確率分布, W, GHZ, 量子フーリエ変換の状態に対して, 提案アルゴリズムの評価を行った。
また,量子ビット数の増加に伴い,探索プロセスのさらなる最適化の必要性が強調され,拡張性の問題が実験的に示された。
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