論文の概要: Measurement-based uncomputation of quantum circuits for modular arithmetic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20167v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 16:56:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 13:05:24.759905
- Title: Measurement-based uncomputation of quantum circuits for modular arithmetic
- Title(参考訳): モジュラー演算のための量子回路の計測に基づく非計算
- Authors: Alessandro Luongo, Antonio Michele Miti, Varun Narasimhachar, Adithya Sireesh,
- Abstract要約: 測定に基づく非計算は、量子回路の確率的非計算を行うために用いられる技法である。
異なる種類のプレーンな加算器とそれらの組み合わせを用いて、モジュラー算術への応用を示す。
モジュラー乗算やモジュラー指数法など,モジュラー演算のための他の回路を改良する可能性を秘めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.70026220176376
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Measurement-based uncomputation (MBU) is a technique used to perform probabilistic uncomputation of quantum circuits. We formalize this technique for the case of single-qubit registers, and we show applications to modular arithmetic. First, we present formal statements for several variations of quantum circuits performing non-modular addition: controlled addition, addition by a constant, and controlled addition by a constant. We do the same for subtraction and comparison circuits. This addresses gaps in the current literature, where some of these variants were previously unexplored. Then, we shift our attention to modular arithmetic, where again we present formal statements for modular addition, controlled modular addition, modular addition by a constant, and controlled modular addition by a constant, using different kinds of plain adders and combinations thereof. We introduce and prove a "MBU lemma" in the context of single-qubit registers, which we apply to all aforementioned modular arithmetic circuits. Using MBU, we reduce the Toffoli count and depth by $10\%$ to $15\%$ for modular adders based on the architecture of [VBE96], and by almost $25\%$ for modular adders based on the architecture of [Bea02]. Our results have the potential to improve other circuits for modular arithmetic, such as modular multiplication and modular exponentiation, and can find applications in quantum cryptanalysis.
- Abstract(参考訳): 測定ベースの非計算(MBU)は、量子回路の確率的非計算を行うために用いられる技法である。
単一量子レジスタの場合のこの手法を形式化し、モジュラー演算への応用を示す。
まず、非モジュラー加算を行う数種類の量子回路の形式的ステートメントを示す:制御された加算、定数による加算、定数による制御された加算。
サブトラクションと比較回路でも同様である。
これは、これらの変種が以前は探索されていなかった現在の文献のギャップに対処する。
次に、モジュラー算術に注意を向け、モジュラー加法、モジュラー加法、モジュラー加法、モジュラー加法を定数で、モジュール加法を定数で制御し、異なる種類の平加法と組み合わせを用いる。
上述した全てのモジュラー演算回路に適用し、単一量子レジスタの文脈で「MBU lemma」を導入し、証明する。
MBUを使用すると、[VBE96]のアーキテクチャに基づいて、[Bea02]のアーキテクチャに基づいて、[VBE96]のアーキテクチャに基づいて、Toffoli数と深さを$10\%から$15\%に減らし、[Bea02]のアーキテクチャに基づいて、ほぼ$25\%に減らします。
この結果、モジュラ乗法やモジュラー指数法など、モジュラー演算のための他の回路を改良する可能性があり、量子暗号解析に応用できる。
関連論文リスト
- Grokking Modular Polynomials [5.358878931933351]
解析解のクラスを拡張して、多くの項でモジュラー加法とモジュラー乗法を含める。
これらのデータセットでトレーニングされた実ネットワークは、一般化(グロキング)に基づいて類似した解を学ぶことを示す。
我々は、ニューラルネットワークのトレーニングを通じて、モジュラーを学習可能で学習不可能に分類する仮説を立てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T17:59:35Z) - Is Modularity Transferable? A Case Study through the Lens of Knowledge Distillation [59.37775534633868]
同族PLM間で事前訓練されたタスク固有のPEFTモジュールを転送するための極めて簡単なアプローチを提案する。
また,不整合性PLM間のモジュールの移動を,推論複雑性の変化を伴わずに行う方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T17:50:00Z) - Composing Parameter-Efficient Modules with Arithmetic Operations [20.119291936493788]
重み空間における線形算術演算によりパラメータ効率のよい加群を構成することを提案する。
このアプローチでは、Emphnoの追加トレーニングが必要で、高度にフレキシブルなモジュール構成を可能にします。
LLaMAをベースとした最新の命令調整型大規模言語モデルであるAlpaca-LoRAをデトックス化するアプローチを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T17:33:21Z) - ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts [60.6148988099284]
本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。
以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T17:59:57Z) - Modular Deep Learning [120.36599591042908]
トランスファーラーニングは近年、機械学習の主要なパラダイムとなっている。
負の干渉を伴わずに複数のタスクを専門とするモデルを開発する方法はまだ不明である。
これらの課題に対する有望な解決策として、モジュール型ディープラーニングが登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T18:11:25Z) - Online SuBmodular + SuPermodular (BP) Maximization with Bandit Feedback [23.665149409064814]
我々は純粋に部分モジュラーな前処理をより一般的な非部分モジュラー目的に拡張する。
これにより、オブジェクト間の競合(部分モジュラー)だけでなく、補完的(超モジュラー)な関係を表現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T05:10:15Z) - Neural Network Module Decomposition and Recomposition [35.21448933547118]
本稿では,機能の観点から,ディープニューラルネットワーク(DNN)を小さなモジュールに分解するモジュール化手法を提案する。
提案手法は,DNNを高い圧縮比と高精度で分解・分解できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-25T08:36:47Z) - On Additive Approximate Submodularity [30.831477850153224]
実数値集合関数は、加法誤差で部分モジュラリティ条件を満たす場合、およそ部分モジュラリティである。
我々は、$n$要素の基底集合上で定義されるおよそ部分モジュラー函数が、部分モジュラー函数に対して$O(n2)$ポイントワイズであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T17:48:28Z) - RE-MIMO: Recurrent and Permutation Equivariant Neural MIMO Detection [85.44877328116881]
無線通信システムにおけるシンボル検出のための新しいニューラルネットワークを提案する。
無線通信システムにおけるいくつかの重要な考察に動機付けられている。
その性能を既存手法と比較し,ネットワークが可変数の送信機を効率的に処理できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-30T22:43:01Z) - From Sets to Multisets: Provable Variational Inference for Probabilistic
Integer Submodular Models [82.95892656532696]
サブモジュール関数は機械学習やデータマイニングにおいて広く研究されている。
本研究では,整数部分モジュラ函数に対する連続DR-部分モジュラ拡張を提案する。
整数部分モジュラー関数によって定義される新しい確率モデルを定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T22:20:45Z)
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。