論文の概要: Efficient Classical Simulation of the Quantum Random Access Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13832v1
- Date: Tue, 18 Mar 2025 02:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:15:32.126066
- Title: Efficient Classical Simulation of the Quantum Random Access Memory
- Title（参考訳）: 量子ランダムアクセスメモリの効率的な古典シミュレーション
- Authors: Yun-Jie Wang, Tai-Ping Sun, Xi-Ning Zhuang, Xiao-Fan Xu, Huan-Yu Liu, Cheng Xue, Yu-Chun Wu, Zhao-Yun Chen, Guo-Ping Guo,
- Abstract要約: ノイズレスおよびノイズの多いバケットドレーQRAM回路の両方をシミュレートする,効率的でスケーラブルなフレームワークを提案する。
本フレームワークは、ノイズレスの場合の線形計算スケーリングを実現し、現実的な雑音条件下での安定した性能を維持する。
ノイズの多いQRAMシミュレーションを30層に拡張し,従来報告されていたQRAMシミュレーションの規模を上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7112784544167257
- License:
- Abstract: Quantum Random Access Memory (QRAM), despite its fundamental role in quantum information processing, has yet to be experimentally realized. Given this challenge, classical simulations serve as essential tools for gaining deeper insights into the underlying physical mechanisms of quantum systems and for advancing the development of scalable, and reliable quantum devices. However, general-purpose simulation methods become impractical due to exponential memory growth and rising computational costs, leaving an open gap for tailored approaches to simulate QRAM efficiently. Here, we present an efficient and scalable framework for simulating both noiseless and noisy bucket brigade QRAM circuits. Our approach leverages a branch-wise encoding scheme, structuring simulations around query branches rather than full circuits. This encoding enables layer-wise operations and pruning algorithms, significantly improving memory efficiency and simulation speed, particularly in noisy scenarios. As a result, our framework achieves linear computational scaling in the noiseless case and maintains stable performance under realistic noise conditions. On a single workstation, we successfully simulate a 20-layer full-address QRAM in under two hours using less than 1 GB of memory. Additionally, we extend noisy QRAM simulations to 30 layers with $2^{10}$ branches, surpassing the scale of previously reported QRAM simulations. Furthermore, we demonstrate the integration of our simulator with currently existing quantum simulators by incorporating error filtration techniques to explore noise suppression strategies in QRAM architectures. These results critically assess QRAM's feasibility, highlighting both its potential and limitations in noise suppression, while positioning our simulator as a key tool for evaluating future QRAM-based algorithms and error suppression strategies.
- Abstract（参考訳）: 量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、量子情報処理における基本的な役割にもかかわらず、まだ実験的に実現されていない。
この課題を考えると、古典的なシミュレーションは量子システムの基盤となる物理的メカニズムに関する深い洞察を得るための重要なツールとなり、スケーラブルで信頼性の高い量子デバイスの開発を進めるのに役立ちます。
しかし、指数記憶の増大と計算コストの上昇により汎用シミュレーション手法は実現不可能となり、QRAMを効率的にシミュレートするための調整されたアプローチのギャップが空いている。
ここでは、ノイズレスおよびノイズの多いバケットドレーQRAM回路の両方をシミュレートする、効率的でスケーラブルなフレームワークを提案する。
提案手法では,完全回路ではなく,クエリブランチのまわりのシミュレーションを,分枝符号化方式を用いて構成する。
この符号化により、特にノイズの多いシナリオにおいて、レイヤワイドな演算とプルーニングアルゴリズムが実現され、メモリ効率とシミュレーション速度が大幅に向上する。
その結果、本フレームワークはノイズレスの場合の線形計算スケーリングを実現し、現実的な雑音条件下での安定した性能を維持することができる。
単一のワークステーション上では、1GB以下のメモリを用いて20層フルアドレスQRAMを2時間以内でシミュレートすることに成功した。
さらに、ノイズの多いQRAMシミュレーションを、以前に報告されたQRAMシミュレーションの規模を超えて、$2^{10}$ブランチを持つ30層に拡張する。
さらに,QRAMアーキテクチャにおけるノイズ抑制戦略を探索するために,誤差フィルタ手法を組み込むことで,既存の量子シミュレータとシミュレータの統合を実証する。
これらの結果はQRAMの有効性を批判的に評価し、ノイズ抑制の可能性と限界を強調しながら、将来のQRAMベースのアルゴリズムとエラー抑制戦略を評価するための重要なツールとしてシミュレータを位置づけた。
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