論文の概要: Efficient implementation of randomized quantum algorithms with dynamic circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17833v1
- Date: Sat, 22 Mar 2025 18:22:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:35:13.668400
- Title: Efficient implementation of randomized quantum algorithms with dynamic circuits
- Title（参考訳）: 動的回路を用いたランダム化量子アルゴリズムの効率的な実装
- Authors: Shu Kanno, Ikko Hamamura, Rudy Raymond, Qi Gao, Naoki Yamamoto,
- Abstract要約: 静的回路を用いた従来の手法と比較して, 実行時間の14,000倍加速が観察された。
この作業は、実際の量子ハードウェア上でのランダム化アルゴリズムの実行を大幅に単純化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.022120940002851
- License:
- Abstract: Randomized algorithms are crucial subroutines in quantum computing, but the requirement to execute many types of circuits on a real quantum device has been challenging to their extensive implementation. In this study, we propose an engineering method to reduce the executing time for randomized algorithms using dynamic circuits, i.e., quantum circuits involving intermediate measurement and feedback processes. The main idea is to generate the probability distribution defining a target randomized algorithm on a quantum computer, instead of a classical computer, which enables us to implement a variety of static circuits on a single dynamic circuit with many measurements. We applied the proposed method to the task of random Pauli measurement for one qubit on an IBM superconducting device, showing that a 14,000-fold acceleration of executing time was observed compared with a conventional method using static circuits. Additionally, for the problem of estimating expectation values of 28- and 40-qubit hydrogen chain models, we successfully applied the proposed method to realize the classical shadow with 10 million random circuits, which is the largest demonstration of classical shadow. This work significantly simplifies the execution of randomized algorithms on real quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: ランダム化アルゴリズムは量子コンピューティングにおいて重要なサブルーチンであるが、実際の量子デバイス上で多くの種類の回路を実行する必要性は、その広範な実装に挑戦してきた。
本研究では,中間計測とフィードバックプロセスを含む量子回路を用いて,ランダム化アルゴリズムの実行時間を短縮するエンジニアリング手法を提案する。
主な考え方は、古典的なコンピュータではなく、量子コンピュータ上でターゲットランダム化アルゴリズムを定義する確率分布を生成することである。
提案手法をIBM超伝導デバイス上での1量子ビットのランダムなパウリ測定に応用し, 従来の静的回路を用いた手法と比較して, 14,000倍の実行時間加速度が観測されたことを示す。
さらに,28ビットおよび40ビットの水素鎖モデルの期待値を推定する問題に対して,提案手法を適用し,1000万個のランダム回路を用いた古典的シャドウの実現に成功した。
この作業は、実際の量子ハードウェア上でのランダム化アルゴリズムの実行を大幅に単純化する。
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