論文の概要: The Art of Optimizing T-Depth for Quantum Error Correction in Large-Scale Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06045v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 19:08:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 12:14:29.713392
• Title: The Art of Optimizing T-Depth for Quantum Error Correction in Large-Scale Quantum Computing
• Title（参考訳）: 大規模量子コンピューティングにおける量子誤差補正のためのT深度最適化手法
• Authors: Avimita Chatterjee, Archisman Ghosh, Swaroop Ghosh,
• Abstract要約: 量子エラー補正(Quantum Error Correction, QEC)は、大規模量子計算におけるフォールトトレランスを保証する。 T深度を最小化することは、フォールトトレラント量子コンピューティングにおける資源効率の最適化に不可欠である。 拡張係数に基づくIDゲート挿入戦略を導入し、当初非還元性に分類されていた回路のより深い削減を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.089191490381739
• License:
• Abstract: Quantum Error Correction (QEC), combined with magic state distillation, ensures fault tolerance in large-scale quantum computation. To apply QEC, a circuit must first be transformed into a non-Clifford (or T) gate set. T-depth, the number of sequential T-gate layers, determines the magic state cost, impacting both spatial and temporal overhead. Minimizing T-depth is crucial for optimizing resource efficiency in fault-tolerant quantum computing. While QEC scalability has been widely studied, T-depth reduction remains an overlooked challenge. We establish that T-depth reduction is an NP-hard problem and systematically evaluate multiple approximation techniques: greedy, divide-and-conquer, Lookahead-based brute force, and graph-based. The Lookahead-based brute-force algorithm (partition size 4) performs best, optimizing 90\% of reducible cases (i.e., circuits where at least one algorithm achieved optimization) with an average T-depth reduction of around 51\%. Additionally, we introduce an expansion factor-based identity gate insertion strategy, leveraging controlled redundancy to achieve deeper reductions in circuits initially classified as non-reducible. With this approach, we successfully convert up to 25\% of non-reducible circuits into reducible ones, while achieving an additional average reduction of up to 11.8\%. Furthermore, we analyze the impact of different expansion factor values and explore how varying the partition size in the Lookahead-based brute-force algorithm influences the quality of T-depth reduction.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(Quantum Error Correction, QEC)は、マジック状態の蒸留と組み合わせて、大規模量子計算におけるフォールトトレランスを保証する。 QECを適用するためには、まず回路を非クリフォード(またはT)ゲート集合に変換する必要がある。 シーケンシャルなTゲート層の数であるTディープスは、空間的および時間的オーバーヘッドの両方に影響を与える魔法の状態コストを決定する。 T深度を最小化することは、フォールトトレラント量子コンピューティングにおける資源効率の最適化に不可欠である。 QECのスケーラビリティは広く研究されているが、T深度低減は見落とされがちな課題である。 我々は,T深度低減がNPハード問題であることを証明し,複数の近似手法を体系的に評価する。 Lookahead-based brute-force algorithm (パーティションサイズ4)は、90\%の再現可能なケース(少なくとも1つのアルゴリズムが最適化を達成した回路)を平均T-深さの約51\%で最適化する。 さらに,拡張因子をベースとしたIDゲート挿入戦略を導入し,制御冗長性を生かして,当初非還元性に分類されていた回路のより深い低減を実現する。 このアプローチにより、最大25\%の非可逆回路を可逆回路に変換し、最大11.8\%の付加的な平均化を実現した。 さらに,異なる展開係数値の影響を解析し,Lookahead-based brute-forceアルゴリズムのパーティションサイズの変化がT-deepthの低減にどのように影響するかを検討する。

関連論文リスト

• T-Count Optimizing Genetic Algorithm for Quantum State Preparation [0.05999777817331316]
  本稿では,Clifford+Tゲートセットのゲートからなる状態準備回路に対して,遺伝的アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、最もエラーが多いコンポーネントの数が減少するフォールトトレラント実装可能なソリューションを自動的に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T12:26:14Z)
• Towards Efficient Quantum Computing for Quantum Chemistry: Reducing Circuit Complexity with Transcorrelated and Adaptive Ansatz Techniques [0.0]
  この研究は、Transcorrelated (TC) アプローチと適応量子アンゼの併用による回路深さの低減方法を示す。 本研究は, 適応型アンサーゼとTC法を組み合わせることで, 小型, 耐雑音性, 容易に最適化できる量子回路が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:31:56Z)
• Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9303833600197]
  我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。 Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。 注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:20:54Z)
• Single-Qubit Gates Matter for Optimising Quantum Circuit Depth in Qubit Mapping [4.680722019621822]
  本稿では,単一ビットゲートが回路深さに与える影響を考慮し,簡便かつ効率的な手法を提案する。 本手法は,回路深度を最適化する既存のQCTアルゴリズムと組み合わせることができる。 SABREに埋め込み,回路深度を50%, 平均27%まで低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T23:16:16Z)
• End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
  問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。 アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z)
• Reducing the Depth of Quantum FLT-Based Inversion Circuit [0.5735035463793008]
  本稿では、二元有限体に対する既存の量子フェルマーのLittle Theorem(ゲート)ベースの反転回路の深さを削減することを提案する。 私たちのアプローチは、時間効率の実装の代替となることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T00:20:18Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)
• Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
  変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。 本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。 この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。