論文の概要: Qimax: Efficient quantum simulation via GPU-accelerated extended stabilizer formalism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03307v1
• Date: Tue, 06 May 2025 08:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.269358
• Title: Qimax: Efficient quantum simulation via GPU-accelerated extended stabilizer formalism
• Title（参考訳）: Qimax: GPU加速型拡張安定化器フォーマリズムによる効率的な量子シミュレーション
• Authors: Vu Tuan Hai, Bui Cao Doanh, Le Vu Trung Duong, Pham Hoai Luan, Yasuhiko Nakashima,
• Abstract要約: 拡張安定化器形式を用いたクリフォード回路と近クリフォード回路のシミュレーションは、ますます人気が高まっている。 我々は,GPUなどのマルチコアデバイス上での効率的な実行を実現するために,拡張安定化器フォーマリズムの並列バージョンを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4427312315598971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating Clifford and near-Clifford circuits using the extended stabilizer formalism has become increasingly popular, particularly in quantum error correction. Compared to the state-vector approach, the extended stabilizer formalism can solve the same problems with fewer computational resources, as it operates on stabilizers rather than full state vectors. Most existing studies on near-Clifford circuits focus on balancing the trade-off between the number of ancilla qubits and simulation accuracy, often overlooking performance considerations. Furthermore, in the presence of high-rank stabilizers, performance is limited by the sequential property of the stabilizer formalism. In this work, we introduce a parallelized version of the extended stabilizer formalism, enabling efficient execution on multi-core devices such as GPU. Experimental results demonstrate that, in certain scenarios, our Python-based implementation outperforms state-of-the-art simulators such as Qiskit and Pennylane.
• Abstract（参考訳）: 拡張安定化器形式を用いたクリフォード回路と近クリフォード回路のシミュレーションは、特に量子誤差補正において人気が高まっている。 状態ベクトル法と比較して、拡張安定化器形式は、完全な状態ベクトルではなく安定化器で動くため、少ない計算資源で同じ問題を解くことができる。 ほぼクリフォード回路に関する既存の研究は、アシラ量子ビットの数とシミュレーション精度の間のトレードオフのバランスに重点を置いており、しばしば性能上の考慮事項を見落としている。 さらに、高階安定化器の存在下では、安定化器形式性の逐次特性によって性能が制限される。 本稿では,GPUなどのマルチコアデバイス上での効率的な実行を実現するために,拡張安定化器形式を並列化して導入する。 実験の結果、あるシナリオにおいて、Pythonベースの実装は、QiskitやPennylaneのような最先端のシミュレータよりも優れています。

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