論文の概要: Unlocking the power of global quantum gates with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02405v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 15:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:58:25.956702
• Title: Unlocking the power of global quantum gates with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるグローバル量子ゲートのパワーの解錠
• Authors: Vinit Singh, Bin Yan,
• Abstract要約: 有限個のグローバルゲートと単一量子ユニタリ層からなる回路アンサーゼを提案する。 構成上、これらのアンサーゼは線形深部局所ゲート量子回路と等価であり、非常に表現性が高い。 ハイゼンベルクモデルとトーリック符号ハミルトニアンの基底状態準備問題に適用することで、このアプローチの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9000096678531606
• License:
• Abstract: In conventional circuit-based quantum computing architectures, the standard gate set includes arbitrary single-qubit rotations and two-qubit entangling gates. However, this choice is not always aligned with the native operations available in certain hardware, where the natural entangling gates are not restricted to two qubits but can act on multiple, or even all, qubits simultaneously. However, leveraging the capabilities of global quantum operations for algorithm implementations is highly challenging, as directly compiling local gate sequences into global gates usually gives rise to a quantum circuit that is more complex than the original one. Here, we circumvent this difficulty using a variational approach. Specifically, we propose a parameterized circuit ansatze composed of a finite number of global gates and layers of single-qubit unitaries, which can be implemented in constant time. Furthermore, by construction, these ansatze are equivalent to linear depth local-gate quantum circuits and are highly expressible. We demonstrate the capabilities of this approach by applying it to the problem of ground state preparation for the Heisenberg model and the toric code Hamiltonian, highlighting its potential to offer a practical quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 従来の回路ベースの量子コンピューティングアーキテクチャでは、標準ゲートセットは任意の1量子ビット回転と2量子ビットエンタングルゲートを含む。 しかし、この選択は特定のハードウェアで利用可能なネイティブ操作と常に一致しているわけではなく、自然なエンタングゲートは2つのキュービットに制限されず、同時に複数のキュービットに作用することができる。 しかしながら、グローバルな量子演算の能力をアルゴリズムの実装に活用することは極めて困難であり、局所ゲート列を直接グローバルゲートにコンパイルすることは、通常、元のものよりも複雑な量子回路を生み出す。 ここでは、この難しさを変動的アプローチを用いて回避する。 具体的には,有限個のグローバルゲートと単一量子ユニタリの層からなるパラメータ化回路アンサツェを一定時間で実装する。 さらに、これらのアンサーゼは線形深部局所ゲート量子回路と等価であり、非常に表現性が高い。 ハイゼンベルクモデルとトーリック符号ハミルトニアンの基底状態準備問題に適用し、実用的な量子的優位性を提供する可能性を強調して、このアプローチの能力を実証する。

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