論文の概要: Compilation, Optimization, Error Mitigation, and Machine Learning in Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15760v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 14:56:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.773181
- Title: Compilation, Optimization, Error Mitigation, and Machine Learning in Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズムにおけるコンパイル・最適化・誤り軽減・機械学習
- Authors: Shuangbao Paul Wang, Jianzhou Mao, Eric Sakk,
- Abstract要約: 本稿では,量子アルゴリズムのコンパイル,最適化,エラー軽減について論じる。
QPUとCPU/GPUを備えたハイブリッドプラットフォーム上で動作する量子アルゴリズムは、量子対応指数速度アップによる既存の高性能コンピューティングパワーを活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper discusses the compilation, optimization, and error mitigation of quantum algorithms, essential steps to execute real-world quantum algorithms. Quantum algorithms running on a hybrid platform with QPU and CPU/GPU take advantage of existing high-performance computing power with quantum-enabled exponential speedups. The proposed approximate quantum Fourier transform (AQFT) for quantum algorithm optimization improves the circuit execution on top of an exponential speed-ups the quantum Fourier transform has provided.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、実世界の量子アルゴリズムを実行するための重要なステップである量子アルゴリズムのコンパイル、最適化、エラー軽減について論じる。
QPUとCPU/GPUを備えたハイブリッドプラットフォーム上で動作する量子アルゴリズムは、量子対応指数速度アップによる既存の高性能コンピューティングパワーを活用する。
量子アルゴリズム最適化のための近似量子フーリエ変換(AQFT)は、量子フーリエ変換が提供する指数的なスピードアップの上に回路の実行を改善する。
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