論文の概要: Universal Configuration for Optimizing Complexity in Variational Distributed Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04464v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 14:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.750569
• Title: Universal Configuration for Optimizing Complexity in Variational Distributed Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 変分分散量子回路における複雑度最適化のためのユニバーサル構成法
• Authors: J. Montes, F. Borondo, Gabriel G. Carlo,
• Abstract要約: 任意のコア間通信トポロジにまたがって単一および2つのキュービットゲートを分散するための普遍的最適構成が存在することを示す。 我々は,Ref 2 で提案されたよく確立された正規化基準との比較により,我々の予測を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed quantum computing represents at present one of the most promising approaches to scaling quantum processors. Current implementations typically partition circuits into multiple cores, each composed of several qubits, with inter-core connectivity playing a central role in ensuring scalability. Identifying the optimal configuration -- defined as the arrangement that maximizes circuit complexity with minimal depth -- thus constitutes a fundamental design challenge. In this work, we demonstrate, both analytically and numerically, the existence of a universal optimal configuration for distributing single and two qubit gates across arbitrary intercore communication topologies in variational distributed circuits. Our proof is based on a complexity measure based on Markov matrices, which quantifies the convergence rate toward the Haar measure, as introduced by Weinstein et al. Finally, we validate our predictions through numerical comparisons with the well established majorization criterion proposed in Ref 2.
• Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティングは、現在、量子プロセッサをスケーリングする最も有望なアプローチの1つである。 現在の実装では、回路を複数のコアに分割し、それぞれ複数のキュービットで構成され、コア間の接続はスケーラビリティを確保する上で中心的な役割を果たす。 回路の複雑さを最小限の深さで最大化する配置として定義された最適構成を識別することは、基本的な設計課題となる。 本研究では,変分分散回路における任意のコア間通信トポロジにまたがって,単一および2つのキュービットゲートを分散するための普遍的最適構成の存在を解析的および数値的に実証する。 Weinsteinらによって導入されたように、この証明はマルコフ行列に基づく複雑性尺度に基づいており、最後に、Ref 2で提案されたよく確立された偏化基準との数値的な比較を通して、予測を検証している。

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