論文の概要: Scalable Quantum State Preparation for Encoding Genomic Data with Matrix Product States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06184v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 10:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.188092
• Title: Scalable Quantum State Preparation for Encoding Genomic Data with Matrix Product States
• Title（参考訳）: マトリックス製品状態を用いたゲノムデータの符号化のためのスケーラブル量子状態準備
• Authors: Floyd M. Creevey, Hitham T. Hassan, James McCafferty, Lloyd C. L. Hollenberg, Sergii Strelchuk,
• Abstract要約: 本研究では,MPS(Matrix Product State)形式を用いてゲノムデータをエンコードするスケーラブルな量子回路の製作法を提案する。 この方法は、バクテリオファージ$Phi X174$のゲノムを15キュービットの状態に符号化し、MPS結合寸法、再構成誤差、および結果として生じる回路複雑性の間のトレードオフを分析することで示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum computing hardware advances, the need for algorithms that facilitate the loading of classical data into the quantum states of these devices has become increasingly important. This study presents a method for producing scalable quantum circuits to encode genomic data using the Matrix Product State (MPS) formalism. The method is illustrated by encoding the genome of the bacteriophage $\Phi X174$ into a 15-qubit state, and analysing the trade-offs between MPS bond dimension, reconstruction error, and the resulting circuit complexity. This study proposes methods for optimising encoding circuits with standard benchmark datasets for the emerging field of quantum bioinformatics. The results for circuit generation and simulation on HPC and on current quantum hardware demonstrate the viability and utility of the encoding.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングハードウェアが進歩するにつれて、これらのデバイスの量子状態への古典的なデータのロードを容易にするアルゴリズムの必要性が高まっている。 本研究では,MPS(Matrix Product State)形式を用いてゲノムデータをエンコードするスケーラブルな量子回路の製作法を提案する。 この方法は、バクテリオファージ$\Phi X174$のゲノムを15キュービットの状態に符号化し、MPS結合寸法、再構成誤差、および結果として生じる回路複雑性の間のトレードオフを分析することで示される。 本研究では,量子バイオインフォマティクスの新しい分野に向けて,標準ベンチマークデータセットを用いた符号化回路の最適化手法を提案する。 HPCおよび現在の量子ハードウェア上での回路生成とシミュレーションの結果は、符号化の生存可能性と有用性を示している。

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