論文の概要: Compilation of QCrank Encoding Algorithm for a Dynamically Programmable Qubit Array Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10699v2
• Date: Wed, 16 Jul 2025 03:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 12:30:11.784382
• Title: Compilation of QCrank Encoding Algorithm for a Dynamically Programmable Qubit Array Processor
• Title（参考訳）: 動的プログラム可能なQubit配列プロセッサのためのQCrank符号化アルゴリズムのコンパイル
• Authors: Jan Balewski, Wan-Hsuan Lin, Anupam Mitra, Milan Kornjača, Stefan Ostermann, Pedro L. S. Lopes, Daniel Bochen Tan, Jason Cong,
• Abstract要約: QCrankは、シーケンス化された実数値の古典データを量子状態に格納するための効率的な符号化プロトコルである。 我々は、中性原子配列の鍵となる特徴が、アルゴリズムの効果的な展開にどのように役立つかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.547397183739772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithm and hardware-aware compilation co-design is essential for the efficient deployment of near-term quantum programs. We present a compilation case-study implementing QCrank -- an efficient encoding protocol for storing sequenced real-valued classical data in a quantum state -- targeting neutral atom-based Dynamically Programmable Qubit Arrays (DPQAs). We show how key features of neutral-atom arrays such as high qubits count, operation parallelism, multi-zone architecture, and natively reconfigurable connectivity can be used to inform effective algorithm deployment. We identify algorithmic and circuit features that signal opportunities to implement them in a hardware-efficient manner. To evaluate projected hardware performance, we define a realistic noise model for DPQAs using parameterized Pauli channels, implement it in Qiskit circuit simulators, and assess QCrank's accuracy for writing and reading back 24-320 real numbers into 6-20 qubits. We compare DPQA results with simulated performances of Quantinuum's H1-1E and with experimental results from IBM Fez, highlighting promising accuracy scaling for DPQAs.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムとハードウェア対応コンパイルの共同設計は、短期量子プログラムの効率的な展開に不可欠である。 本稿では,量子状態に配列化された実数値の古典データを格納するための効率的な符号化プロトコルであるQCrankを,中性原子をベースとした動的プログラム可能な量子配列(DPQA)をターゲットとしたコンパイルケーススタディとして実装する。 提案手法では,高量子ビット数,操作並列性,マルチゾーンアーキテクチャ,ネイティブに再構成可能な接続性といった中性原子配列の鍵となる特徴が,効率的なアルゴリズムの展開にどのように役立つかを示す。 ハードウェア効率のよい方法で実装する機会を示すアルゴリズム的特徴と回路的特徴を同定する。 予測ハードウェアの性能を評価するため,パラメータ化されたPauliチャネルを用いてDPQAの現実的なノイズモデルを定義し,それをQCrank回路シミュレータで実装し,24～20個の実数値を6〜20キュービットに復号する精度を評価する。 我々はDPQAの結果とQuantinuumのH1-1Eのシミュレーション性能、IBM Fezの実験結果を比較し、DPQAの有望な精度のスケーリングを強調した。

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