論文の概要: Qudit Gate Decomposition Dependence for Lattice Gauge Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16414v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 18:30:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:36.149740
• Title: Qudit Gate Decomposition Dependence for Lattice Gauge Theories
• Title（参考訳）: 格子ゲージ理論のクビットゲート分解依存性
• Authors: Doga Murat Kürkçüoglu, Henry Lamm, Andrea Maestri,
• Abstract要約: 超伝導高周波空洞型量子コンピュータにおけるプリミティブキューディットゲートの分解に基づく効果について検討する。 SNAP & Displacement gates、ECD & Single-qubit rotations $R(theta,phi)$、最適なパルス制御である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, we investigate the effect of decomposition basis on primitive qudit gates on superconducting radio-frequency cavity-based quantum computers with applications to lattice gauge theory. Three approaches are tested: SNAP & Displacement gates, ECD & single-qubit rotations $R(\theta,\phi)$, and optimal pulse control. For all three decompositions, implementing the necessary sequence of rotations concurrently rather then sequentially can reduce the primitive gate run time. The number of blocks required for the faster ECD & $R_p(\theta)$ is found to scale $\mathcal{O}(d^2)$, while slower SNAP & Displacement set scales at worst $\mathcal{O}(d)$. For qudits with $d<10$, the resulting gate times for the decompositions is similar, but strongly-dependent on experimental design choices. Optimal control can outperforms both decompositions for small $d$ by a factor of 2-12 at the cost of higher classical resources. Lastly, we find that SNAP & Displacement are slightly more robust to a simplified noise model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 超伝導高周波空洞型量子コンピュータにおけるプリミティブキューディットゲートの分解基底の影響について検討し, 格子ゲージ理論への応用について述べる。 SNAP & Displacement gates、ECD & Single-qubit rotations $R(\theta,\phi)$、最適なパルス制御である。 これら3つの分解に対して、同時に必要な回転列を実装することで、プリミティブゲートの実行時間を短縮することができる。 より高速な ECD & $R_p(\theta)$ に必要なブロックの数は $\mathcal{O}(d^2)$ にスケールし、遅い SNAP & Displacement セットは $\mathcal{O}(d)$ にスケールする。 $d<10$のキューディットの場合、分解のゲート時間は似ているが、実験的な設計選択に強く依存する。 最適制御は、より高い古典的資源のコストで2-12の係数で2つの分解を$d$で上回る。 最後に、SNAP & Displacement は単純化されたノイズモデルに対してわずかに頑健であることがわかった。

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