論文の概要: Quantum Tensor Representation via Circuit Partitioning and Reintegration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05492v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 18:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.872534
• Title: Quantum Tensor Representation via Circuit Partitioning and Reintegration
• Title（参考訳）: 回路分割と再積分による量子テンソル表現
• Authors: Ziqing Guo, Jan Balewski, Kewen Xiao, Ziwen Pan,
• Abstract要約: 本稿では,SparseCutアルゴリズムを行列製品状態コンパイルとグローバルニット技術で活用する手法であるshardQを紹介する。 本研究は,アプリケーションの準備性に関する結果も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6766416093990318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing enables faster computations than clas-sical algorithms through superposition and entanglement. Circuit cutting and knitting are effective techniques for ame-liorating current noisy quantum processing unit (QPUs) er-rors via a divide-and-conquer approach that splits quantum circuits into subcircuits and recombines them using classical post-processing. The development of circuit partitioning and recomposing has focused on tailoring the simulation frame-work by replacing generic non-local gates with probabilistic local gates and measuring the classical communication com-plexity. Designing a protocol that supports algorithms and non-all-to-all qubit-connected physical hardware remains underdeveloped owing to the convoluted properties of cut-ting compact controlled unitary gates and hardware topology. In this study, we introduce shardQ, a method that leverages the SparseCut algorithm with matrix product state (MPS) compilation and a global knitting technique. This method elucidates the optimal trade-off between the computational time and error rate for quantum encoding with a theoretical proof, evidenced by an ablation analysis using an IBM Mar-rakesh superconducting-type QPU. This study also presents the results regarding application readiness.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、重ね合わせと絡み合いによるクラッシカルアルゴリズムよりも高速な計算を可能にする。 回路切断と編み込みは、量子回路をサブサーキットに分割し、古典的な後処理を用いてそれらを再結合する分割・アンド・コンカーアプローチにより、現在のノイズ量子処理ユニット(QPU)エルロータを改善するための効果的な技術である。 回路分割と再コンパイルの開発は、一般的な非局所ゲートを確率的局所ゲートに置き換え、古典的な通信複雑度を測定することで、シミュレーションフレームワークの調整に重点を置いている。 カットされたコンパクトなユニタリゲートとハードウェアトポロジの複雑な性質のため、アルゴリズムと全ての量子ビットに接続されない物理ハードウェアをサポートするプロトコルの設計は未開発のままである。 本研究では,SparseCutアルゴリズムを行列積状態(MPS)コンパイルとグローバルニット技術で活用する手法であるshardQを紹介する。 本手法は,IBM Mar-rakesh超伝導型QPUを用いたアブレーション解析により,量子符号化における計算時間と誤差率の最適トレードオフを理論的証明により解明する。 本研究は,アプリケーションの準備性に関する結果も提示する。

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