論文の概要: Using Reinforcement Learning to Guide Graph State Generation for Photonic Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01038v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 01:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:00.178612
• Title: Using Reinforcement Learning to Guide Graph State Generation for Photonic Quantum Computers
• Title（参考訳）: フォトニック量子コンピュータにおける強化学習によるグラフ状態生成のガイド
• Authors: Yingheng Li, Yue Dai, Aditya Pawar, Rongchao Dong, Jun Yang, Youtao Zhang, Xulong Tang,
• Abstract要約: フォトニック量子コンピュータ(英: Photonic quantum computer, PQC)は、量子コンピューティングのパラダイムである。 PQCのグラフ状態は、量子エミッタによって決定的に生成される。 最適な生成シーケンスを識別する新しいコンパイルフレームワーク RLGS を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.053064282170116
• License:
• Abstract: Photonic quantum computer (PQC) is an emerging and promising quantum computing paradigm that has gained momentum in recent years. In PQC, which leverages the measurement-based quantum computing (MBQC) model, computations are executed by performing measurements on photons in graph states (i.e., sets of entangled photons) that are generated before measurements. The graph state in PQC is generated deterministically by quantum emitters. The generation process is achieved by applying a sequence of quantum gates to quantum emitters. In this process, i) the time required to complete the process, ii) the number of quantum emitters used, and iii) the number of CZ gates performed between emitters greatly affect the fidelity of the generated graph state. However, prior work for determining the generation sequence only focuses on optimizing the number of quantum emitters. Moreover, identifying the optimal generation sequence has vast search space. To this end, we propose RLGS, a novel compilation framework to identify optimal generation sequences that optimize the three metrics. Experimental results show that RLGS achieves an average reduction in generation time of 31.1%, 49.6%, and 57.5% for small, medium, and large graph states compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: フォトニック量子コンピュータ(英: Photonic quantum computer、PQC)は、近年勢いを増している量子コンピューティングのパラダイムである。 測定ベース量子コンピューティング(MBQC)モデルを利用するPQCでは、測定前に生成されるグラフ状態(すなわち、絡み合った光子の集合)の光子の計測を行うことで計算を実行する。 PQCのグラフ状態は、量子エミッタによって決定的に生成される。 生成プロセスは、量子ゲートのシーケンスを量子エミッタに適用することで達成される。 この過程で。 一 処理の完了に要する時間 二 使用する量子エミッタの個数及び 三 発光器間で行われるCZゲートの数は、生成されたグラフ状態の忠実度に大きな影響を及ぼす。 しかし、生成シーケンスを決定するための以前の作業は、量子エミッタの数を最適化することのみに焦点を当てていた。 さらに、最適な生成シーケンスの同定には膨大な検索空間がある。 この目的のために,3つのメトリクスを最適化する最適な生成シーケンスを識別する新しいコンパイルフレームワーク RLGS を提案する。 実験の結果、RCGSは、ベースラインと比較して、小、中、大のグラフ状態に対して31.1%、49.6%、57.5%の生成時間を平均で減少させることがわかった。

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