論文の概要: Gate Optimization of NEQR Quantum Circuits via PPRM Transformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14629v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 23:40:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:45:58.911048
- Title: Gate Optimization of NEQR Quantum Circuits via PPRM Transformation
- Title（参考訳）: PPRM変換によるNEQR量子回路のゲート最適化
- Authors: Shahab Iranmanesh, Hossein Aghababa, Kazim Fouladi,
- Abstract要約: 本研究の目的は、新しい量子表現方式の量子回路を圧縮することである。
提案手法は, 圧縮比が100%に近づくことにより, 指数複雑性を$O(2m)$から$O(1.5m)$に下げる。
線形複雑性では、圧縮比が52%に近づき、変換時間は半減すると推定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum image representation (QIR) is a key challenge in quantum image processing (QIP) due to the large number of pixels in images, which increases the need for quantum gates and qubits. However, current quantum systems face limitations in run-time complexity and available qubits. This work aims to compress the quantum circuits of the Novel Enhanced Quantum Representation (NEQR) scheme by transforming their Exclusive-Or Sum-of-Products (ESOP) expressions into Positive Polarity Reed-Muller (PPRM) equivalents without adding ancillary qubits. Two cases of run-time complexity, exponential and linear, are considered for NEQR circuits with m controlling qubits ($m \rightarrow \infty$), depending on the decomposition of multi-controlled NOT gates. Using nonlinear regression, the proposed transformation is estimated to reduce the exponential complexity from $O(2^m)$ to $O(1.5^m)$, with a compression ratio approaching 100%. For linear complexity, the transformation is estimated to halve the run-time, with a compression ratio approaching 52%. Tests on six 256$\times$256 images show average reductions of 105.5 times for exponential cases and 2.4 times for linear cases, with average compression ratios of 99.05% and 58.91%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 量子画像表現(QIR)は、画像中の多数のピクセルが量子ゲートや量子ビットの必要性を高めるため、量子画像処理(QIP)において鍵となる課題である。
しかし、現在の量子システムは、実行時の複雑さと利用可能な量子ビットの制限に直面している。
本研究の目的は, 新規拡張量子表現(NEQR)方式の量子回路を, 排他的論理式(ESOP)を正極性リード・ミュラー(PPRM)同値に変換することで圧縮することである。
m制御量子ビット(m \rightarrow \infty$)を持つNEQR回路では、多重制御NOTゲートの分解に応じて、実行時複雑性の2つの例、指数関数と線形回路が考慮されている。
非線形回帰を用いて、提案した変換は指数複雑性を$O(2^m)$から$O(1.5^m)$に減らし、圧縮比が100%に近づくと推定される。
線形複雑性では、圧縮比が52%に近づき、変換時間は半減すると推定される。
6つの256$\times$256画像に対するテストでは、指数的ケースでは平均105.5倍、線形ケースでは2.4倍、平均圧縮比は99.05%、58.91%である。
関連論文リスト
- On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.48516314472825]
任意の指数を$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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:09:08Z) - Route-Forcing: Scalable Quantum Circuit Mapping for Scalable Quantum Computing Architectures [41.39072840772559]
Route-Forcingは量子回路マッピングアルゴリズムで、平均スピードアップが3.7Times$であることを示している。
本稿では、最先端のスケーラブルな手法と比較して平均3.7倍の高速化を示す量子回路マッピングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T14:21:41Z) - 2DQuant: Low-bit Post-Training Quantization for Image Super-Resolution [83.09117439860607]
低ビット量子化は、エッジ展開のための画像超解像(SR)モデルを圧縮するために広く普及している。
低ビット量子化は、フル精度(FP)と比較してSRモデルの精度を低下させることが知られている。
本稿では2DQuantという画像超解像のための2段階の低ビット後量子化(PTQ)法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:06:11Z) - Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。
我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T18:59:38Z) - A quantum segmentation algorithm based on local adaptive threshold for
NEQR image [7.798738743268923]
アルゴリズムの複雑さは$O(n2+q)$に縮めることができるが、これは古典的なアルゴリズムに比べて指数的なスピードアップである。
この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T04:01:42Z) - Fast Flux-Activated Leakage Reduction for Superconducting Quantum
Circuits [84.60542868688235]
量子ビット実装のマルチレベル構造から生じる計算部分空間から漏れること。
パラメトリックフラックス変調を用いた超伝導量子ビットの資源効率向上のためのユニバーサルリーク低減ユニットを提案する。
繰り返し重み付け安定化器測定におけるリーク低減ユニットの使用により,検出されたエラーの総数を,スケーラブルな方法で削減できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:21:32Z) - Efficient DCQO Algorithm within the Impulse Regime for Portfolio
Optimization [41.94295877935867]
本稿では,デジタルカウンセバティック量子最適化(DCQO)パラダイムを用いて,ポートフォリオ最適化のための高速なディジタル量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,アルゴリズムの回路深度要件を特に低減し,解の精度を向上し,現在の量子プロセッサに適している。
我々は,IonQトラップイオン量子コンピュータ上で最大20量子ビットを使用するプロトコルの利点を実験的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:53:08Z) - Efficient parallelization of quantum basis state shift [0.0]
我々は、異なる方向のシフトを並列に組み込むことで、状態シフトアルゴリズムを最適化する。
これにより、現在知られている方法と比較して量子回路の深さが大幅に減少する。
1次元および周期的なシフトに注目するが、より複雑なケースに拡張できる点に留意する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T11:01:08Z) - Approximate Quantum Compiling for Quantum Simulation: A Tensor Network based approach [1.237454174824584]
行列生成状態(MPS)から短深さ量子回路を生成する新しいアルゴリズムであるAQCtensorを導入する。
我々のアプローチは、量子多体ハミルトニアンの時間進化から生じる量子状態の準備に特化している。
100量子ビットのシミュレーション問題に対して、AQCtensorは、結果の最適化回路の深さの少なくとも1桁の縮小を実現していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-20T14:40:29Z) - Halving the cost of quantum multiplexed rotations [0.0]
我々は、$c$制御を持つ多重量子ゲートの$b$-bit近似に必要な$T$ゲートの数を改善する。
以上の結果から,2要素あるいはテンソルハイパーコントラクション表現の量子化に基づく最先端電子構造シミュレーションのコストを約半分に抑えることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T06:49:44Z) - Fast algorithm for quantum polar decomposition, pretty-good
measurements, and the Procrustes problem [0.0]
量子極分解の問題は量子特異値 QSVT を介して単純で簡潔な実装を持つことを示す。
我々は、量子状態の区別のための、かなり良い測定方法、最適に近い測定方法、および量子Procrustes問題への応用に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T17:50:41Z)
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。