論文の概要: Quantum Arithmetic Algorithms: Implementation, Resource Estimation, and Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07015v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 21:30:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.024735
• Title: Quantum Arithmetic Algorithms: Implementation, Resource Estimation, and Comparison
• Title（参考訳）: 量子算術アルゴリズム:実装,資源推定,比較
• Authors: Dmytro Fedoriaka, Brian Goldsmith, Yingrong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,量子演算アルゴリズムのライブラリの実装と資源推定について述べる。 我々は,実行時,キュービット使用時,時空間のトレードオフを評価し,各演算に対して最適な性能のアルゴリズムを同定する。
• 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: As quantum computing technology advances, the need for optimized arithmetic circuits continues to grow. This paper presents the implementation and resource estimation of a library of quantum arithmetic algorithms, including addition, multiplication, division, and modular exponentiation. Using the Azure Quantum Resource Estimator, we evaluate runtime, qubit usage, and space-time trade-offs and identify the best-performing algorithm for each arithmetic operation. We explore the design space for division, optimize windowed modular exponentiation, and identify the tipping point between multipliers, demonstrating effective applications of resource estimation in quantum research. Additionally, we highlight the impact of parallelization, reset operations, and uncomputation techniques on implementation and resource estimation. Our findings provide both a practical library and a valuable knowledge base for selecting and optimizing quantum arithmetic algorithms in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術が進歩するにつれて、最適化された演算回路の必要性が高まっている。 本稿では,加法,乗算,除算,モジュラ指数を含む量子算術アルゴリズムのライブラリの実装と資源推定について述べる。 Azure Quantum Resource Estimatorを用いて、実行時、キュービット使用時、時空トレードオフを評価し、算術演算毎に最適な性能のアルゴリズムを特定する。 分割のための設計空間を探索し、窓付きモジュラー指数を最適化し、乗算器間のチップ点を同定し、量子研究における資源推定の効果的な応用を実証する。 さらに,並列化,リセット操作,非計算技術が実装と資源推定に与える影響を強調した。 本研究は,実世界の応用における量子算術アルゴリズムの選択と最適化のための実用的なライブラリと貴重な知識基盤を提供する。

関連論文リスト

• Fast Expectation Value Calculation Speedup of Quantum Approximate Optimization Algorithm: HoLCUs QAOA [55.2480439325792]
  本稿では,LCU演算子の線形結合として表現できる演算子の期待値を計算するための新しい手法を提案する。 この方法は任意の量子アルゴリズムに対して一般的であり、変分量子アルゴリズムの加速に特に関心がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T17:15:23Z)
• Resource Estimation of Quantum Multiplication Algorithms [0.0]
  本稿では,プリミティブ演算アルゴリズムの計算に必要な量子資源について検討する。 MicrosoftのAzure Quantum Resource Estimatorのようなさまざまな量子リソース推定器を使用することで、多数の量子アルゴリズムに必要なリソースを決定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T20:35:21Z)
• Efficient Quantum Modular Arithmetics for the ISQ Era [0.0]
  本研究は, モジュラー演算関数の精度向上を目的とした, 量子回路の配列について述べる。 我々はPennyLane量子ソフトウェアにおける理論的枠組みと実践的実装を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T21:34:39Z)
• AxOMaP: Designing FPGA-based Approximate Arithmetic Operators using Mathematical Programming [2.898055875927704]
  FPGAの近似演算子を合成するための,データ解析による数学的プログラミングに基づく手法を提案する。 具体的には、特徴量データの相関解析の結果に基づいて、混合整数の2次制約付きプログラムを定式化する。 従来の進化的アルゴリズムによる最適化と比較して,PPAとBEHAVの併用最適化において,ハイパーボリュームの最大21%の改善が報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T18:23:54Z)
• Randomized Polar Codes for Anytime Distributed Machine Learning [66.46612460837147]
  本稿では,低速な計算ノードに対して堅牢で,線形演算の近似計算と精度の両立が可能な分散コンピューティングフレームワークを提案する。 本稿では,復号化のための計算複雑性を低く保ちながら,実数値データを扱うための逐次復号アルゴリズムを提案する。 大規模行列乗算やブラックボックス最適化など,様々な文脈において,このフレームワークの潜在的な応用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T18:02:04Z)
• Improved Algorithms for Neural Active Learning [74.89097665112621]
  非パラメトリックストリーミング設定のためのニューラルネットワーク(NN)ベースの能動学習アルゴリズムの理論的および経験的性能を改善する。 本研究では,SOTA(State-of-the-art (State-the-art)) 関連研究で使用されるものよりも,アクティブラーニングに適する人口減少を最小化することにより,2つの後悔の指標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T05:03:38Z)
• Exploring the role of parameters in variational quantum algorithms [59.20947681019466]
  動的リー代数の階数を用いた変分量子回路のキャラクタリゼーションのための量子制御に着想を得た手法を提案する。 有望な接続は、リーランク、計算されたエネルギーの精度、および所定の回路アーキテクチャを介して目標状態を達成するために必要な深さとの間のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T20:24:53Z)
• 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)
• Performance Evaluations of Noisy Approximate Quantum Fourier Arithmetic [1.1140384738063092]
  量子コンピュータ上でQFTベースの整数加算と乗算を実装した。 これらの演算は様々な量子応用に基本的である。 我々はこれらの実装をIBMの超伝導量子ビットアーキテクチャに基づいて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T06:51:18Z)
• Parallel Scheduling Self-attention Mechanism: Generalization and Optimization [0.76146285961466]
  本稿では,SAT(Satisfiability check)ソルバによって解決された小インスタンスの最適スケジューリングから導いた一般スケジューリングアルゴリズムを提案する。 余剰計算をスキップする際のさらなる最適化戦略も推進され、元の計算の約25%と50%の削減が達成される。 提案アルゴリズムは、入力ベクトルの数がアーキテクチャで利用可能な演算ユニットの数に割り切れる限り、問題のサイズにかかわらず適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T12:04:16Z)
• Coded Distributed Computing with Partial Recovery [56.08535873173518]
  部分回復型符号化計算(CCPR)と呼ばれる新しい符号化行列ベクトル乗法を導入する。 CCPRは計算時間と復号化の複雑さを減らし、精度と計算速度のトレードオフを可能にする。 次に、この手法をより一般的な計算タスクの分散実装に拡張し、部分的回復を伴う符号化通信方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T21:34:49Z)

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。