論文の概要: Quantum landscape tomography for efficient single-gate optimization on quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18305v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 15:01:09.558425
• Title: Quantum landscape tomography for efficient single-gate optimization on quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける効率的な単一ゲート最適化のための量子ランドスケープトモグラフィ
• Authors: Matan Ben-Dov, Itai Arad, Emanuele G. Dalla Torre,
• Abstract要約: 回路最適化は、短期量子コンピュータの実用化のための基本的な課題である。 本稿では,各ゲートが回路全体に与える影響を特徴付けるために,量子ランドスケープトモグラフィー(quantum landscape tomography)と呼ばれる手法を提案する。 本研究は,量子ランドスケープ・トモグラフィーによる短期量子コンピューティング応用における回路最適化の可能性を明らかにするものである。
• 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: Circuit optimization is a fundamental task for practical applications of near-term quantum computers. In this work we address this challenge through the powerful lenses of tensor network theory. Our approach involves the full characterization of the influence of individual gates on the entire circuit, a process we call quantum landscape tomography. We derive the necessary and sufficient requirements of this process and propose two implementations, respectively based on 2-unitary design and Clifford tableaux. The latter implementation strikes a convenient balance between the number of shots and the number of circuits needed for the tomography. Numerical simulations based on a realistic noise model demonstrate the advantage of our approach with respect to both gradient-free and gradient-based methods. Overall, our findings highlight the potential of quantum landscape tomography to enhance circuit optimization in near-term quantum computing applications.
• Abstract（参考訳）: 回路最適化は、短期量子コンピュータの実用化のための基本的な課題である。 本研究では、テンソルネットワーク理論の強力なレンズを通してこの問題に対処する。 我々のアプローチは、量子ランドスケープ・トモグラフィー(quantum landscape tomography)と呼ばれる、回路全体に対する個々のゲートの影響をフルに評価することである。 このプロセスに必要な要件と十分な要件を導出し、それぞれ2単位の設計とクリフォード・テーブルローに基づく2つの実装を提案する。 後者の実装は、ショット数とトモグラフィに必要な回路数との間に都合のよいバランスをとる。 現実的な雑音モデルに基づく数値シミュレーションは、勾配自由法と勾配ベース法の両方に関して、我々のアプローチの利点を実証する。 本研究は,量子ランドスケープ・トモグラフィーによる短期量子コンピューティングアプリケーションにおける回路最適化の可能性を明らかにするものである。

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