論文の概要: Decomposition of Sparse Amplitude Permutation Gates with Application to Preparation of Sparse Clustered Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08705v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 17:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:21.594265
• Title: Decomposition of Sparse Amplitude Permutation Gates with Application to Preparation of Sparse Clustered Quantum States
• Title（参考訳）: スパース振幅置換ゲートの分解とスパースクラスター量子状態の生成への応用
• Authors: Igor Gaidai, Rebekah Herrman,
• Abstract要約: 本研究では,非零振幅のスパース状態に特定の振幅置換を実装した$n$-qubitゲートに対する新しい分解アルゴリズムについて検討する。 本稿では,CXゲート数を大幅に削減できる新しいスパース状態生成アルゴリズムであるCluster Swapsのビルディングブロックとしての利用方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work we consider a novel heuristic decomposition algorithm for $n$-qubit gates that implement specified amplitude permutations on sparse states with $m$ non-zero amplitudes. These gates can be useful as an algorithmic primitive for higher-order algorithms. We demonstrate this by showing how it can be used as a building block for a novel sparse state preparation algorithm, Cluster Swaps, which is able to significantly reduce CX gate count compared to alternative methods of state preparation considered in this paper when the target states are clustered, i.e. such that there are many pairs of non-zero amplitude basis states whose Hamming distance is 1. Cluster Swaps can be useful for amplitude encoding of sparse data vectors in quantum machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非零振幅のスパース状態に特定の振幅置換を実装した$n$-qubitゲートに対する新しいヒューリスティック分解アルゴリズムを提案する。 これらのゲートは高次アルゴリズムのアルゴリズムプリミティブとして有用である。 本稿では、対象状態がクラスタ化されている場合、すなわち、ハミング距離が1である非ゼロ振幅基底状態のペアが多数存在する場合と比較して、CXゲート数を大幅に削減できる新しいスパース状態準備アルゴリズムであるCluster Swapsのビルディングブロックとしてどのように使用できるかを示す。 クラスタスワップは、量子機械学習アプリケーションにおけるスパースデータベクトルの振幅符号化に有用である。

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