論文の概要: HiPARS: Highly-Parallel Atom Rearrangement Sequencer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12083v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 16:12:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.388994
- Title: HiPARS: Highly-Parallel Atom Rearrangement Sequencer
- Title（参考訳）: HiPARS: 高並列なAtom再配列シーケンス
- Authors: Jonas Winklmann, Martin Schulz,
- Abstract要約: 空間光変調器(SLM)の場合、音響光学偏向器(AOD)によるアプローチまたは比較的遅い
前者の並列化性を改善するアルゴリズムを提案する。
われわれのアルゴリズムは、1000量子ビットの近距離デバイスにおいて、その代替品よりも優れており、さらに最適化を施して数千までスケールアップできる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2516647238300056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neutral atom quantum computing's great scaling potential has resulted in it emerging as a popular modality in recent years. For state preparation, atoms are loaded stochastically and have to be detected and rearranged at runtime to create a predetermined initial configuration for circuit execution. Such rearrangement schemes either suffer from low parallelizability for acousto-optic deflector (AOD)-based approaches or are comparatively slow in case of spatial light modulators (SLMs). In our work, we introduce an algorithm that can improve the parallelizability of the former. Since the transfer of atoms from static SLM traps to AOD-generated movable traps is detrimental both in terms of atom loss rates and execution time, our approach is based on highly-parallel composite moves where many atoms are picked up simultaneously and maneuvered into target positions that may be comparatively distant. We see that our algorithm outperforms its alternatives for near-term devices with up to around 1000 qubits and has the potential to scale up to several thousand with further optimizations.
- Abstract（参考訳）: ニュートラル原子量子コンピューティングの大きなスケーリングポテンシャルは、近年人気モダリティとして現れている。
状態準備のため、原子は確率的にロードされ、実行時に検出および再配置され、回路実行のための所定の初期設定を作成する必要がある。
このような再配置スキームは、AOD(Acousto-optic Reflector)ベースのアプローチの低並列化に悩まされるか、空間光変調器(SLM)の場合比較的遅い。
本研究では,前者の並列化性を向上させるアルゴリズムを提案する。
静的SLMトラップからAOD生成型可動トラップへの原子の移動は原子損失率と実行時間の両方において有害であるため,本手法は多数の原子を同時に拾い上げ,比較的離れたターゲット位置に移動させる高並列複合移動に基づく。
われわれのアルゴリズムは、1000量子ビットの近距離デバイスにおいて、その代替品よりも優れており、さらに最適化を施して数千までスケールアップできる可能性がある。
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