論文の概要: Productionizing Quantum Mass Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00132v1
• Date: Fri, 30 May 2025 18:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.38363
• Title: Productionizing Quantum Mass Production
• Title（参考訳）: 量子マス生産の創出
• Authors: William J. Huggins, Tanuj Khattar, Nathan Wiebe,
• Abstract要約: そこで本研究では,新しいQROMリソース状態のコピーを複数プリ計算することで,同一データロードオラクルへのシリアルコールのコストを低減できることを示す。 量子化学ハミルトニアンの固有値を推定するために、並列位相推定または最先端アルゴリズムの現実的固有値を利用するスキームを含む、量子質量生成のいくつかの応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5688643998655488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For many practical applications of quantum computing, the most costly steps involve coherently accessing classical data. We help address this challenge by applying mass production techniques, which can reduce the cost of applying an operation multiple times in parallel. We combine these techniques with modern approaches for classical data loading based on "quantum read-only memory" (QROM). We find that we can polynomially reduce the total number of gates required for data loading, but we find no advantage in cost models that only count the number of non-Clifford gates. Furthermore, for realistic cost models and problem sizes, we find that it is possible to reduce the cost of parallel data loading by an order of magnitude or more. We present several applications of quantum mass production, including a scheme that uses parallel phase estimation to asymptotically reduce the gate complexity of state-of-the-art algorithms for estimating eigenvalues of the quantum chemical Hamiltonian, including both Clifford and non-Clifford gates, from $\widetilde{\mathcal{O}}\left(N_{orb}^2\right)$ to $\widetilde{\mathcal{O}}\left(N_{orb}^{\log_2 3}\right)$, where $N_{orb}$ denotes the number of orbitals. We also show that mass production can be used to reduce the cost of serial calls to the same data loading oracle by precomputing several copies of a novel QROM resource state.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの多くの実用的な応用において、最もコストのかかるステップは、古典的なデータにコヒーレントにアクセスできることである。 この課題に対処するために、大量生産技術を適用することで、複数回並列に操作を適用するコストを削減できる。 量子リードオンリーメモリ(QROM)に基づく古典的データローディングの現代的な手法と組み合わせる。 データローディングに必要なゲートの総数を多項式的に削減できるが、非クリフォードゲートの数のみをカウントするコストモデルには利点がない。 さらに,現実的なコストモデルや問題サイズでは,並列データロードのコストを桁違いに削減できることがわかった。 我々は、並列位相推定を用いて、クリフォードおよび非クリフォードゲートを含む量子化学ハミルトニアンの固有値を推定するための最先端アルゴリズムのゲート複雑性を漸近的に減少させるスキームを含む量子質量生成のいくつかの応用を、$\widetilde{\mathcal{O}}\left(N_{orb}^2\right)$から$\widetilde{\mathcal{O}}\left(N_{orb}^{\log_2 3}\right)$から$N_{orb}$へ導く。 また,新しいQROMリソース状態のコピーを複数プリ計算することで,同一データローディングオラクルへのシリアルコールのコストを低減できることを示す。

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