Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials

論文の概要: On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08265v4
Date: Tue, 19 Nov 2024 16:02:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-20 13:33:29.124074
Title: On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials
Title（参考訳）: パウリ指数の定数深さ実装について
Authors: Ioana Moflic, Alexandru Paler,
Abstract要約: 任意の指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.48516314472825
License:
Abstract: We decompose for the first time, under the very restrictive linear nearest-neighbour connectivity, $Z\otimes Z \ldots \otimes Z$ exponentials of arbitrary length into circuits of constant depth using $\mathcal{O}(n)$ ancillae and two-body XX and ZZ interactions. Consequently, a similar method works for arbitrary Pauli exponentials. We prove the correctness of our approach, after introducing novel rewrite rules for circuits which benefit from qubit recycling. The decomposition has a wide variety of applications ranging from the efficient implementation of fault-tolerant lattice surgery computations, to expressing arbitrary stabilizer circuits via two-body interactions only, parallel decoding of quantum error-correcting computations and to reducing the depth of NISQ computations, such as VQE.
Abstract（参考訳）: Z は任意の長さの指数関数を $\mathcal{O}(n)$ ancillae と 2 体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。したがって、同様の方法は任意のパウリ指数に対して作用する。クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。この分解は、フォールトトレラント格子演算の効率的な実装、二体相互作用のみによる任意の安定化回路の表現、量子エラー補正計算の並列復号化、VQEのようなNISQ計算の深さの低減など、幅広い応用がある。

関連論文リスト

Fast Multiplication and the PLWE-RLWE Equivalence for an Infinite Family of Cyclotomic Subextensions [6.487242614495099]
RLWE(Ring Learning With Errors)問題とPLWE(Polynomial Learning With Errors)問題との等価性を実証する。また、最大実部分体の環内の2つの要素の積を計算するための高速整数についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-01T15:32:02Z)
Multi-qubit Lattice Surgery Scheduling [3.7126786554865774]
量子回路は、唯一の非クリフォード多ビットゲートの列に変換できる。本研究では, トランスパイレーションにより, テストした回路の回路長が大幅に減少することを示す。結果として生じるマルチキュービットゲート回路は、シリアル実行よりも期待される回路実行時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T22:41:41Z)
Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
Space-Efficient and Noise-Robust Quantum Factoring [10.974556218898435]
我々はRegevの最近の量子ファクタリングアルゴリズム(arXiv:2308.06572)を改善する。我々は独立に$approx sqrtn$ timesを実行し、Regevの古典的な後処理手順を適用する。第二の貢献は、レゲフの古典的な後処理手順が量子回路の一定の部分の誤りを許容するために修正可能であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T04:31:21Z)
Qubit recycling and the path counting problem [0.0]
近年,畳み込み型回路(マトリックス製品状態サンドマルチスケール角化再正規化アンザッツなど)で使用されるキューディットを一元的にリセットできることが示されている。このような回路と局所量子回路の間を補間する量子回路の族に対するこのプロトコルの忠実度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-09T23:59:41Z)
An application of the splitting-up method for the computation of a neural network representation for the solution for the filtering equations [68.8204255655161]
フィルタ方程式は、数値天気予報、金融、工学など、多くの現実の応用において中心的な役割を果たす。フィルタリング方程式の解を近似する古典的なアプローチの1つは、分割法と呼ばれるPDEにインスパイアされた方法を使うことである。我々はこの手法をニューラルネットワーク表現と組み合わせて、信号プロセスの非正規化条件分布の近似を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T11:01:36Z)
Two-Stage Stochastic Optimization via Primal-Dual Decomposition and Deep Unrolling [86.85697555068168]
2段階のアルゴリズム最適化は、様々な工学や科学的応用において重要な役割を果たす。特に長期変数と短期変数が制約の中で結合されている場合、アルゴリズムは効率的ではない。 PDD-SSCAが既存のソリューションよりも優れたパフォーマンスを達成できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-05T03:36:00Z)
Efficient improper learning for online logistic regression [68.8204255655161]
サンプル数 n の対数的後悔を持つ任意の正則アルゴリズムは、必然的に B の指数乗法定数を損なうことが知られている。本研究では、対数的後悔を保ちながら、この指数定数を回避する効率的な不適切なアルゴリズムを設計する。シュロゲート損失を伴う正規化経験的リスク最小化に基づく新しいアルゴリズムは、O(B log(Bn))として、オーダーO(d2)の1回あたりの時間複雑度で、後悔のスケーリングを満足させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-18T09:16:14Z)
Lagrangian Decomposition for Neural Network Verification [148.0448557991349]
ニューラルネットワーク検証の基本的なコンポーネントは、出力が取ることのできる値のバウンダリの計算である。ラグランジアン分解に基づく新しい手法を提案する。ランニングタイムのごく一部で、既成の解法に匹敵するバウンダリが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-24T17:55:10Z)
Improved quantum circuits for elliptic curve discrete logarithms [6.058525641792685]
楕円曲線スカラー乗算のための改良された量子回路を提案する。可逆整数やモジュラ演算などの低レベル成分を最適化する。 Q#量子プログラミング言語における点加算の完全な実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-27T04:08:49Z)

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。