論文の概要: Refined Criteria for QRAM Error Suppression via Efficient Large-Scale QRAM Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13832v2
• Date: Mon, 25 Aug 2025 09:24:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 14:31:50.549167
• Title: Refined Criteria for QRAM Error Suppression via Efficient Large-Scale QRAM Simulator
• Title（参考訳）: 大規模QRAMシミュレータによるQRAMエラー抑制の補正基準
• 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: 我々は,スパース状態符号化とノイズ認識プルーニングアルゴリズムを組み合わせたバケットブリガド(BB)QRAMシミュレータを開発した。 このフレームワークは、完全な量子状態アクセスとスケーリングを効率よく提供し、従来の研究よりもはるかに大きなサイズのEF性能とノイズレシエーションを探索することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.692036478420278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum random access memory (QRAM) is a critical primitive for quantum algorithms that require data lookup in superposition, but its lack of fault tolerance poses a major obstacle to practical deployment. Error filtration (EF) has been proposed as a hardware-efficient alternative to error correction, capable of suppressing incoherent noise without encoding overhead. However, its performance in realistic QRAM systems with moderate fidelity has remained unclear, as existing analyses rely on asymptotic approximations and numerical simulations have been limited to small sizes. We address this gap using a new simulator for bucket-brigade (BB) QRAM that combines sparse state encoding with a noise-aware pruning algorithm. This framework provides full quantum state access and scales efficiently, enabling us to probe EF performance in size and noise regimes far beyond previous studies. Our simulations reveal suppression anomalies at high noise levels or large address sizes, where post-selection probability fundamentally constrains EF scaling. Incorporating this effect, we refine EF theory into near-deterministic criteria linking base infidelity to achievable suppression, thereby delineating the regime in which EF yields progressive improvement. Beyond refining EF, we quantitatively characterize the runtime and memory costs of our noisy BB QRAM simulator, achieving simulations of systems with 20 layers using less than 1 GB of memory. This efficiency is what enables us to probe parameter regimes beyond previous work and to establish the simulator as a practical, ``fine-print'' analysis tool for assessing QRAM as a quantum resource.
• Abstract（参考訳）: 量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、重ね合わせでデータのルックアップを必要とする量子アルゴリズムにとって重要なプリミティブである。 誤差フィルタ (EF) は, オーバーヘッドを符号化することなく不整合雑音を抑えることのできる, 誤り訂正のハードウェア効率の良い代替手段として提案されている。 しかし, 従来の解析は漸近近似に依存しており, 数値シミュレーションは小型に限られているため, 現実的なQRAMシステムの性能は未定である。 本稿では,バケットブリガド(BB)QRAMのための新しいシミュレータを用いて,スパース状態符号化とノイズ対応プルーニングアルゴリズムを組み合わせることで,このギャップに対処する。 このフレームワークは、完全な量子状態アクセスとスケーリングを効率よく提供し、従来の研究よりもはるかに大きなサイズのEF性能とノイズレシエーションを探索することを可能にする。 提案手法では,高い雑音レベルや大きなアドレスサイズでの抑制異常が示され,選択後の確率はEFスケーリングを根本的に制約する。 この効果を取り入れて、我々はEF理論を基本不確かさと達成可能な抑制をリンクするほぼ決定論的基準に洗練し、EFが進歩的な改善をもたらす体制を規定する。 EFの精細化以外にも、ノイズの多いBB QRAMシミュレータのランタイムとメモリコストを定量的に評価し、1GB未満のメモリを用いて20層のシステムのシミュレーションを行う。 この効率性は,従来の研究以上のパラメータ構造を探索し,QRAMを量子リソースとして評価するための「ファインプリント」解析ツールとしてシミュレータを確立する上で有効である。

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