論文の概要: Approximate Quantum Fourier Transform in Logarithmic Depth on a Line
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20832v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 14:56:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.949422
- Title: Approximate Quantum Fourier Transform in Logarithmic Depth on a Line
- Title(参考訳): 線形対数深さにおける近似量子フーリエ変換
- Authors: Elisa Bäumer, David Sutter, Stefan Woerner,
- Abstract要約: 量子フーリエ変換(AQFT)は$n$ qubitsの対数深さで、全接続で8n$ qubitsで実装できる。
我々はAQFTを対数深さで実装するために動的回路を用いて、最寄りの接続線上に配置された4n$ qubitsしか使用しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7887848708497243
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The approximate quantum Fourier transform (AQFT) on $n$ qubits can be implemented in logarithmic depth using $8n$ qubits with all-to-all connectivity, as shown in [Hales, PhD Thesis Berkeley, 2002]. However, realizing the required all-to-all connectivity can be challenging in practice. In this work, we use dynamic circuits, i.e., mid-circuit measurements and feed-forward operations, to implement the AQFT in logarithmic depth using only $4n$ qubits arranged on a line with nearest-neighbor connectivity. Furthermore, for states with a specific structure, the number of qubits can be further reduced to $2n$ while keeping the logarithmic depth and line connectivity. As part of our construction, we introduce a new implementation of an adder with logarithmic depth on a line, which allows us to improve the AQFT construction of Hales.
- Abstract(参考訳): 量子フーリエ変換 (AQFT) は、[Hales, PhD Thesis Berkeley, 2002] に示すように、全接続を持つ8n$ qubits を用いて対数深さで実装することができる。
しかし、必要なオール・ツー・オール接続を実現することは現実的には困難である。
本研究では,直近の接続線上に配置された4n$ qubitsのみを用いて,AQFTを対数深さで実装するために,中間回路計測やフィードフォワード演算などの動的回路を用いる。
さらに、特定の構造を持つ状態の場合、量子ビットの数は対数深さと線接続性を維持しながらさらに2n$に減らすことができる。
構築の一環として、ライン上に対数深さを持つ加算器の新たな実装を導入し、HalesのAQFT構築を改善する。
関連論文リスト
- A log-depth in-place quantum Fourier transform that rarely needs ancillas [0.08113005007481719]
ほとんどの入力に対して、全ての入力よりも良い近似を達成することは、より安価である。
我々はこの考え方を定式化し、そのような「最適量子回路」はより大きな量子アルゴリズムの文脈ではしばしば十分であると提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-01T17:58:36Z) - A Superconducting Qubit-Resonator Quantum Processor with Effective All-to-All Connectivity [44.72199649564072]
このアーキテクチャは、高い接続性から恩恵を受けるアルゴリズムのテストベッドとして使用できる。
中心共振器は計算要素として利用できることを示す。
GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)状態は6つの量子ビットすべてに対して真に複数の量子ビットが絡み合った状態であり、読み出しエラーを緩和するフィリティは0.86$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-13T21:36:18Z) - Distributed quantum logic algorithm [0.0]
本研究は、並列ゲート実行を可能にする補助量子ビットを導入して回路深さを低減する方法を検討する。
深さ$Oleft(M n2right)$,$M = M(n)$は、深さ$Oleft(log_2(M) n2right)$で操作する深さ$Oleft(M nright)$ qubitsの回路に変換可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T19:08:07Z) - Deep Circuit Compression for Quantum Dynamics via Tensor Networks [0.4972323953932129]
本稿では,デジタル量子コンピュータ上でリアルタイムなシミュレーションが可能な圧縮回路を生成するためのコンパイルアルゴリズムを提案する。
与えられた深さについては、アルゴリズムは同じ深さの全てのトロッター化よりも正確である。
52-qubit 2D Transverse-Field IsingプロパゲータをIBM Heavy-Hexトポロジにコンパイルすることでこれを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T18:00:05Z) - SWAP-less Implementation of Quantum Algorithms [0.0]
本稿では,接続性に制限のあるデバイスにアルゴリズムを実装するために,パリティ量子情報のフローを追跡するフォーマリズムを提案する。
我々は、エンタングゲートが量子状態を操作するだけでなく、量子情報の伝達にも活用できるという事実を活用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T14:51:00Z) - On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.48516314472825]
任意の指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。
クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T17:09:08Z) - Linear Circuit Synthesis using Weighted Steiner Trees [45.11082946405984]
CNOT回路は一般的な量子回路の共通構成ブロックである。
本稿では,CNOTゲート数を最適化するための最先端アルゴリズムを提案する。
シミュレーション評価により、提案手法はほとんど常に有用であることが示され、CNOTゲートの数を最大10%削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T19:51:22Z) - Low-Overhead Parallelisation of LCU via Commuting Operators [0.0]
LCU(Linear Combination of Unitaries)は、演算子のブロック符号化のための強力なスキームであるが、高いオーバーヘッドに悩まされている。
本稿では,LCUの並列化,特にLCUのSELECTサブルーチンについて論じる。
また、本研究の主な成果であるQROM回路の並列化についても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T16:29:02Z) - Efficient parallelization of quantum basis state shift [0.0]
我々は、異なる方向のシフトを並列に組み込むことで、状態シフトアルゴリズムを最適化する。
これにより、現在知られている方法と比較して量子回路の深さが大幅に減少する。
1次元および周期的なシフトに注目するが、より複雑なケースに拡張できる点に留意する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T11:01:08Z) - On the Optimal Memorization Power of ReLU Neural Networks [53.15475693468925]
フィードフォワードReLUニューラルネットワークは、軽度の分離可能性仮定を満たす任意のN$ポイントを記憶することができることを示す。
このような大きなビットの複雑性を持つことは、サブ線形数のパラメータを記憶するのに必要であり、十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T05:25:23Z) - A quantum algorithm for training wide and deep classical neural networks [72.2614468437919]
勾配勾配勾配による古典的トレーサビリティに寄与する条件は、量子線形系を効率的に解くために必要な条件と一致することを示す。
MNIST画像データセットがそのような条件を満たすことを数値的に示す。
我々は、プールを用いた畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに$O(log n)$の実証的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T23:41:03Z) - Provable Memorization via Deep Neural Networks using Sub-linear
Parameters [91.0268925267129]
O(N)$パラメータはニューラルネットワークが任意の$N$入力ラベルペアを記憶するのに十分であることが知られている。
深度を利用して,$O(N2/3)$パラメータが入力点分離の軽度条件下で,$N$ペアを記憶するのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T06:19:38Z)
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。