論文の概要: Quantum superposing algorithm for quantum encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19496v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 00:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:48:00.027056
• Title: Quantum superposing algorithm for quantum encoding
• Title（参考訳）: 量子符号化のための量子スーパーポーシングアルゴリズム
• Authors: Jaehee Kim, Taewan Kim, Kyunghyun Baek, Yongsoo Hwang, Joonsuk Huh, Jeongho Bang,
• Abstract要約: 本稿では,その有効性と優れた計算性能を実証する,効率的な量子スーパーポーシングアルゴリズムを提案する。 特に、我々のアルゴリズムは最大2n-3制御ノット数(CNOT)を持ち、これまでで最も最適化された結果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.484168968324708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Efficient encoding of classical data into quantum state -- currently referred to as quantum encoding -- holds crucial significance in quantum computation. For finite-size databases and qubit registers, a common strategy of the quantum encoding entails establishing a classical mapping that correlates machine-recognizable data addresses with qubit indices that are subsequently superposed. Herein, the most imperative lies in casting an algorithm for generating the superposition of any given number of qubit indices. This algorithm is formally known as quantum superposing algorithm. In this work, we present an efficient quantum superposing algorithm, affirming its effectiveness and superior computational performance in a practical quantum encoding scenario. Our theoretical and numerical analyses demonstrate a substantial enhancement in computational efficiency compared to existing algorithms. Notably, our algorithm has a maximum of 2n-3 controlled-not (CNOT) counts, representing the most optimized result to date.
• Abstract（参考訳）: 現在量子符号化と呼ばれる量子状態への古典データの効率的な符号化は、量子計算において重要な意味を持つ。 有限サイズのデータベースや量子ビットレジスタの場合、量子符号化の一般的な戦略は、マシン認識可能なデータアドレスと、後に重畳される量子ビットインデックスとを関連付ける古典的なマッピングを確立することである。 ここで最も重要なのが、任意のキュービット指数の重ね合わせを生成するアルゴリズムを鋳造することである。 このアルゴリズムは、正式には量子スーパーポーシングアルゴリズムとして知られている。 本研究では,実効的な量子符号化シナリオにおいて,その有効性と優れた計算性能を実証する,効率的な量子スーパーポーザリングアルゴリズムを提案する。 理論的および数値解析により,既存のアルゴリズムと比較して計算効率が大幅に向上したことを示す。 特に、我々のアルゴリズムは最大2n-3制御ノット数(CNOT)を持ち、これまでで最も最適化された結果を示している。

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