論文の概要: Genetic algorithm enhanced Solovay-Kitaev algorithm for quantum compiling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01746v1
- Date: Fri, 03 Jan 2025 10:18:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-06 15:11:24.242283
- Title: Genetic algorithm enhanced Solovay-Kitaev algorithm for quantum compiling
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムによる量子コンパイルのためのSolovay-Kitaevアルゴリズム
- Authors: Jiangwei Long, Xuyang Huang, Jianxin Zhong, Lijun Meng,
- Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)を改良したSolovay-Kitaevアルゴリズム(SKA)を開発し,単一キュービットゲートを近似する。
近似した1量子ビット量子ゲートの精度はモンテカルロ(MC)拡張SKAよりも優れている。
我々の研究は、非アベリア・エノン量子ゲートの量子コンパイルを解き、最適化するための代替アプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Quantum compiling trying to approximate the target qubit gate by finding an optimal sequence (braid word) of basic braid operations is a fundamental problem in quantum computing. We develop a genetic algorithm (GA) enhanced Solovay-Kitaev algorithm (SKA) to approximate single qubit gates with four basic braid matrices of Fibonacci anyons. The GA-enhanced SKA demonstrates that the algorithm performs strongly and can easily find the ideal braid word from an exponentially large space. The resulting precision of the approximate single-qubit quantum gate is superior to that of the Monte Carlo (MC) enhanced SKA, as well as comparable to that of the deep reinforcement learning (RL) for the length of braid word greater than 25. The 2(3)-order approximation of GA-enhanced SKA for basic braiding length l0=50(30) leads to an optimal braid word at a distance of 5.9*10-7, which is sufficient for most cases of quantum computing. Our work provides an alternative approach to solving and optimizing quantum compilation of non-Abelian anyon quantum gates and is useful for realizing topological quantum computation in the future.
- Abstract（参考訳）: 基本編み操作の最適シーケンス(ブレイドワード)を見つけることによって、ターゲットキュービットゲートを近似しようとする量子コンパイルは、量子コンピューティングの基本的な問題である。
遺伝的アルゴリズム (GA) を改良したゾロビ・キタエフアルゴリズム (SKA) を開発し, 単一キュービットゲートをフィボナッチの4つの基本組行列で近似する。
GA強化SKAはアルゴリズムが強く機能し、指数関数的に大きな空間から理想的なブレイド語を見つけることができることを示した。
結果として得られた1量子ビット量子ゲートの精度はモンテカルロ(MC)拡張SKAよりも優れており、さらに25以上のブレイド語の長さの深部強化学習(RL)に匹敵する。
基本ブレイディング長 l0=50(30) に対する GA 強化 SKA の 2(3) 次近似は、5.9*10-7 距離での最適ブレイドワードをもたらすが、これは量子コンピューティングのほとんどの場合で十分である。
我々の研究は、非アベリア・エノン量子ゲートの量子コンパイルを解き、最適化するための代替アプローチを提供し、将来トポロジカル量子計算を実現するのに有用である。
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