Fugu-MT 論文翻訳(概要): The ITransverse.jl library for transverse tensor network contractions

論文の概要: The ITransverse.jl library for transverse tensor network contractions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03699v1
Date: Wed, 03 Sep 2025 20:32:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-12 14:31:06.414073
Title: The ITransverse.jl library for transverse tensor network contractions
Title（参考訳）: 逆テンソルネットワーク収縮のためのITransverse.jlライブラリ
Authors: Stefano Carignano,
Abstract要約: We present the ITransverse.jl package, written in Julia and based on ITensors.jl。このアルゴリズムには、時間行列積状態の効率的な切り離しのための新しい処方薬を含む、これらの高レベルのアルゴリズムが含まれている。
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: Transverse contraction methods are extremely promising tools for the efficient contraction of tensor networks associated with the time evolution of quantum many-body systems, allowing in some cases to circumvent the entanglement barrier that would normally prevent the study of quantum dynamics with classical resources. We present here the ITransverse.jl package, written in Julia and based on ITensors.jl, containing several of these high-level algorithms, including novel prescriptions for efficient truncations of temporal matrix product states.
Abstract（参考訳）: 逆収縮法は、量子多体系の時間発展に伴うテンソルネットワークの効率的な収縮のための非常に有望なツールであり、場合によっては古典的資源による量子力学の研究を阻止する絡み合い障壁を回避できる。本稿では,ユリアで書かれたITensors.jlをベースとしたITransverse.jlパッケージについて紹介する。

関連論文リスト

Accelerating Transpilation in Quantum Machine Learning with Haiqu's Rivet-transpiler [45.88028371034407]
我々は、以前にトランスパイルされた回路を再利用してトランスパイラを高速化するリベットトランスパイラを開発した。量子層学習において,600%のトランスパイル時間の改善を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-29T06:00:29Z)
Knapsack and Shortest Path Problems Generalizations From A Quantum-Inspired Tensor Network Perspective [40.5694560588179]
我々は、knapsackと最短経路問題を解くために、2つの量子インスピレーション付きアルゴリズムを提案する。この方法は問題の最適解を返す正確な方程式を与える。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-13T12:27:34Z)
Overcoming the entanglement barrier with sampled tensor networks [0.0]
我々は,汎用ローカル演算子の期待値をサンプリングし,評価するハイブリッドネットワーク/モンテカルロ(TN-MC)アルゴリズムを開発した。波動関数振幅の正確な収縮は、時間とともに好ましいスケーリングの結果である。この結果から,局所作用素の期待値を計算すると,一次元ハミルトン進化における絡み合い障壁を回避できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-14T18:14:47Z)
Distributed Tensor Network Library for Quantum Computing Emulation [0.0]
HPCテンソルネットワークパッケージはこの問題にサーキットスライシングと呼ばれる手順で対処する。本稿では,個別のテンソルを放送・散布する新たなアプローチを提案する。 2つのよく知られたアルゴリズムをエミュレートすることにより、ARCHER2でその能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-09T15:17:42Z)
Circuit Folding: Modular and Qubit-Level Workload Management in Quantum-Classical Systems [5.6744988702710835]
回路編み込み(Circuit knitting)は、量子回路から計算負荷の一部をオフロードする技法である。本稿では,量子回路内の繰り返し構造を識別・活用する新しいグラフベースシステムであるCiFoldを提案する。我々のシステムは様々な量子アルゴリズムで広く評価されており、最大で799.2%の量子リソース使用量の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-24T23:34:17Z)
Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
MBQuant: A Novel Multi-Branch Topology Method for Arbitrary Bit-width Network Quantization [51.85834744835766]
任意のビット幅量子化のための新しい手法MBQuantを提案する。本稿では,既存の任意のビット幅量子化法と比較して,MBQuantが大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-14T10:17:09Z)
Tensor-network-assisted variational quantum algorithm [3.5995214208007944]
本稿では,テンソルネットワークを用いた変分量子アルゴリズムのフレームワークを提案する。提案手法は浅量子回路を用いた従来の手法より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-20T16:59:54Z)
Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
Decimation technique for open quantum systems: a case study with driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-15T19:00:09Z)
Hyper-optimized tensor network contraction [0.0]
任意かつ大規模なテンソルネットワークに対して、非常に高品質な縮約経路を求める新しいランダム化プロトコルを実装した。我々は、最近Google量子チップに実装されたランダム量子回路インスタンスなど、さまざまなベンチマークでメソッドをテストする。得られた収縮スキームの品質の増大は、量子多体系のシミュレーションに重要な実践的意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-05T19:00:00Z)

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。