論文の概要: COMPAS: A Distributed Multi-Party SWAP Test for Parallel Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23434v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 18:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:56.020759
• Title: COMPAS: A Distributed Multi-Party SWAP Test for Parallel Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: CompAS:並列量子アルゴリズムのための分散多人数SWAPテスト
• Authors: Brayden Goldstein-Gelb, Kun Liu, John M. Martyn, Hengyun Zhou, Yongshan Ding, Yuan Liu,
• Abstract要約: 相互接続型モジュールおよび分散QPUからなる多人数ネットワーク上での多変量トレース推定を実現するアーキテクチャであるCompASを紹介する。 回路深度やGHZ幅の最適性を選択する他のスキームとは異なり、CompASは一度に両方を達成する。 ネットワークレベルのエラーを分析し,回路レベルのノイズがアーキテクチャに与える影響をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.584616394519209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The limited number of qubits per chip remains a critical bottleneck in quantum computing, motivating the use of distributed architectures that interconnect multiple quantum processing units (QPUs). However, executing quantum algorithms across distributed systems requires careful co-design of algorithmic primitives and hardware architectures to manage circuit depth and entanglement overhead. We identify multivariate trace estimation as a key subroutine that is naturally suited for distribution, and broadly useful in tasks such as estimating Rényi entropies, virtual cooling and distillation, and certain applications of quantum signal processing. In this work, we introduce COMPAS, an architecture that realizes multivariate trace estimation across a multi-party network of interconnected modular and distributed QPUs by leveraging pre-shared entangled Bell pairs as resources. COMPAS adds only a constant depth overhead and consumes Bell pairs at a rate linear in circuit width, making it suitable for near-term hardware. Unlike other schemes, which must choose between asymptotic optimality in circuit depth or GHZ width, COMPAS achieves both at once. Additionally, we analyze network-level errors and simulate the effects of circuit-level noise on the architecture.
• Abstract（参考訳）: チップ当たりの量子ビット数の制限は量子コンピューティングにおいて重要なボトルネックであり、複数の量子処理ユニット(QPU)を相互接続する分散アーキテクチャの使用を動機付けている。 しかし、分散システム全体にわたって量子アルゴリズムを実行するには、回路深さと絡み合いのオーバーヘッドを管理するために、アルゴリズムプリミティブとハードウェアアーキテクチャを慎重に設計する必要がある。 我々は、多変量トレース推定を、分布に自然に適しているキーサブルーチンとして同定し、レニイエントロピーの推定、仮想冷却と蒸留、量子信号処理の特定の応用のようなタスクに広く有用である。 本研究では,相互接続型モジュールおよび分散QPUのマルチパーティネットワークにおける多変量トレース推定を実現するアーキテクチャであるCompASを紹介する。 CompASは一定の深さのオーバーヘッドしか加えず、回路幅が線形な速度でベルペアを消費し、短期的なハードウェアに適している。 回路深度やGHZ幅の漸近最適性を選択する他のスキームとは異なり、CompASは同時に両方を達成する。 さらに,ネットワークレベルのエラーを分析し,回路レベルのノイズがアーキテクチャに与える影響をシミュレートする。

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