論文の概要: Resource-efficient Variational Block-Encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17658v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 16:24:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.080447
- Title: Resource-efficient Variational Block-Encoding
- Title（参考訳）: 資源効率の変動ブロックエンコーディング
- Authors: Leon Rullkötter, Sebastian Weber, Vamshi Mohan Katukuri, Christian Tutschku, Bharadwaj Chowdary Mummaneni,
- Abstract要約: パラメータ化量子回路における変動パラメータの数は、入力行列における自由パラメータの数に近づく。
入力行列に存在する対称性をアンザッツ回路に組み込むことができ、パラメータ数をさらに削減できる。
変分ブロックエンコーディングの決定は、大規模なシステムサイズで計算可能でなくなるが、構築された演算子はより大きなブロックエンコーディングのコンポーネントとして使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6424596066997003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Block-encoding operators are one of the essential components in quantum algorithms based on Quantum Signal Processing. Their gate complexity largely determines the overall gate complexity of the full algorithm. Using variational methods, we aim to compile block-encoding unitaries with near-optimal resource requirements for a large range of input matrices. We find that the number of variational parameters in the parameterized quantum circuit approaches the number of free parameters in the input matrices, depending on whether they are real, complex and/or hermitian. Additionally, symmetries present in the input matrix can be incorporated into the ansatz circuit, reducing the parameter count further and making optimization possible for up to n=8 qubits. While determining variational block-encodings ceases to be computationally feasible for large system sizes, the constructed operators can be used as components of larger block-encodings via a linear combination of block-encodings.
- Abstract（参考訳）: ブロック符号化演算子は量子信号処理に基づく量子アルゴリズムにおいて不可欠な要素の1つである。
ゲートの複雑さは、全アルゴリズムのゲートの複雑さを決定づける。
本研究では,多様な入力行列に対して,ほぼ最適なリソース要件でブロック符号化ユニタリをコンパイルすることを目的としている。
パラメータ化量子回路における変分パラメータの数は, 実数, 複素数, およびエルミート数に応じて, 入力行列中の自由パラメータの数に近づく。
さらに、入力行列に存在する対称性をアンザッツ回路に組み込むことができ、パラメータ数をさらに削減し、最大8キュービットまで最適化できる。
変分ブロックエンコーディングの決定は大規模システムでは計算可能でなくなるが、構築された演算子はブロックエンコーディングの線形結合によってより大きなブロックエンコーディングのコンポーネントとして使用できる。
関連論文リスト
- Fast correlated decoding of transversal logical algorithms [67.01652927671279]
大規模計算には量子エラー補正(QEC)が必要であるが、かなりのリソースオーバーヘッドが発生する。
近年の進歩により、論理ゲートからなるアルゴリズムにおいて論理キュービットを共同で復号化することにより、症候群抽出ラウンドの数を削減できることが示されている。
ここでは、回路を介して伝播する関連する論理演算子製品を直接復号することで、回路の復号化の問題を修正する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-19T18:00:00Z) - An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations [50.467930253994155]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの利点をデータ駆動タスクに移行しようとする分野である。
入力をパウリ弦の有限集合にマッピングすることで、データ符号化に伴うコストを回避できる効率的な手法を提案する。
我々は、古典的および量子モデルに対して、テキストおよび画像分類タスクに対する我々のアプローチを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-13T11:49:53Z) - Binary Tree Block Encoding of Classical Matrix [6.334095794072344]
ブロックエンコーディングは量子コンピューティングにおいて重要な計算である。
私たちのプロトコルはBinary Tree Block-encoding (textttBITBLE)と名付けられています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-08T02:53:43Z) - Optimizing Quantum Transformation Matrices: A Block Decomposition Approach for Efficient Gate Reduction [5.453850739960517]
本稿では,制限されたゲート数で量子変換行列を近似するアルゴリズムを提案する。
Block Decomposeアルゴリズムにインスパイアされた我々のアプローチは、変換行列をブロックワイズに処理する。
シミュレーションは、ゲートが著しく少ない近似変換におけるアルゴリズムの有効性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T14:54:45Z) - Deep Learning Assisted Multiuser MIMO Load Modulated Systems for
Enhanced Downlink mmWave Communications [68.96633803796003]
本稿では, マルチユーザ負荷変調アレイ (MU-LMA) に着目し, マイクロウェーブ (mmWave) マルチインプット・マルチアウトプット (MIMO) システムにおいて, マルチユーザ負荷変調アレイ (MU-LMA) の小型化とコスト削減を図っている。
ダウンリンクMU-LMAの既存のプリコーディングアルゴリズムは、自由度と複雑なシステム構成の低下に悩まされるサブアレイ構造化(SAS)送信機に依存している。
本稿では,FAS (Full-array Structured) 送信機を用いたMU-LMAシステムを提案し,それに応じて2つのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-08T08:54:56Z) - On efficient quantum block encoding of pseudo-differential operators [6.134067544403308]
ブロック符号化は多くの既存の量子アルゴリズムの中核にある。
本稿では, 擬微分演算子 (PDO) を用いた高密度演算子のリッチファミリーのブロック符号化について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-21T07:18:57Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z) - Automatic and effective discovery of quantum kernels [41.61572387137452]
量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。
本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,この問題に対するアプローチを提案する。
その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z) - Optimization-based Block Coordinate Gradient Coding for Mitigating
Partial Stragglers in Distributed Learning [58.91954425047425]
本稿では,分散学習における部分トラグラーの緩和を目的とした,新たな勾配符号化方式を提案する。
L の符号パラメータを L に表わした勾配座標符号化方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T09:25:40Z) - FABLE: Fast Approximate Quantum Circuits for Block-Encodings [0.0]
行列のブロック符号化のための近似量子回路を高速に生成するFABLEを提案する。
FABLE回路は単純な構造であり、1ビットと2ビットのゲートで直接定式化されている。
FABLE回路は圧縮・スパシファイド可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T21:06:07Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - Approximate Quantum Circuit Synthesis using Block-Encodings [0.0]
量子コンピューティングの課題の1つは、多対数ゲート複雑性を持つ量子回路へのユニタリ演算子の合成である。
そこで本研究では,ブロックエンコーディングによるユニタリ制約を緩和し,それらをアンシラ量子ビットに変換することで,量子回路合成手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T22:30:28Z)
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。