論文の概要: Iterative Matrix Product State Simulation for Scalable Grover's Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03832v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 11:55:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.485179
- Title: Iterative Matrix Product State Simulation for Scalable Grover's Algorithm
- Title（参考訳）: スケーラブルグローバーアルゴリズムの反復行列積状態シミュレーション
- Authors: Mei Ian Sam, Tzu-Ling Kuo, Tai-Yue Li,
- Abstract要約: グロバーのアルゴリズムは量子探索アルゴリズムの基礎であり、非構造問題に対して二次的なスピードアップを提供する。
本稿では,大規模Groverのアルゴリズムを効率的にシミュレートするための,MPSに基づく反復的なGroverシミュレーションフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Grover's algorithm is a cornerstone of quantum search algorithm, offering quadratic speedup for unstructured problems. However, limited qubit counts and noise in today's noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices hinder large-scale hardware validation, making efficient classical simulation essential for algorithm development and hardware assessment. We present an iterative Grover simulation framework based on matrix product states (MPS) to efficiently simulate large-scale Grover's algorithm. Within the NVIDIA CUDA-Q environment, we compare iterative and common (non-iterative) Grover's circuits across statevector and MPS backends. On the MPS backend at 29 qubits, the iterative Grover's circuit runs about 15x faster than the common (non-iterative) Grover's circuit, and about 3-4x faster than the statevector backend. In sampling experiments, Grover's circuits demonstrate strong low-shot stability: as the qubit number increases beyond 13, a single-shot measurement still closely mirrors the results from 4,096 shots, indicating reliable estimates with minimal sampling and significant potential to cut measurement costs. Overall, an iterative MPS design delivers speed and scalability for Grover's circuit simulation, enabling practical large-scale implementations.
- Abstract（参考訳）: グロバーのアルゴリズムは量子探索アルゴリズムの基礎であり、非構造問題に対して二次的なスピードアップを提供する。
しかし、今日のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは、量子ビット数の制限とノイズが大規模なハードウェアの検証を妨げるため、アルゴリズム開発やハードウェアアセスメントにおいて、効率的な古典シミュレーションが不可欠である。
本稿では,大規模Groverのアルゴリズムを効率的にシミュレートするための,MPSに基づく反復的なGroverシミュレーションフレームワークを提案する。
NVIDIA CUDA-Q環境では、ステートベクタとMPSバックエンドをまたいだ反復的な(非定常的な)Groverの回路を比較する。
29キュービットのMPSバックエンドでは、繰り返しGroverの回路は一般的なGroverの回路の約15倍高速で、ステートベクタの回路の約3.4倍高速である。
サンプル実験では、グロバーの回路は、13を超える量子ビット数が増加するにつれて、4,096発の撮影結果と密に反映され、最小サンプリングと測定コスト削減の有意な可能性を示唆している。
全体として、反復MPS設計はGroverの回路シミュレーションの速度とスケーラビリティを提供し、実用的な大規模実装を可能にしている。
関連論文リスト
- GroverGPT: A Large Language Model with 8 Billion Parameters for Quantum Searching [43.496857395654764]
量子チューリングマシンの出力をシミュレートするために,大規模言語モデルを活用する可能性について検討する。
特殊なモデルであるGroverGPTは、15兆以上のトークンでトレーニングされた。
OpenAIのGPT-4o(45%の精度)を一貫して上回り、6ビットと10ビットのデータセットでほぼ100%の精度を達成した。
また、3から6キュービットのデータで訓練すると、20キュービットを超えるシステムに対して95%を超える精度で強い一般化を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-30T20:23:10Z) - Implementing the Grover Algorithm in Homomorphic Encryption Schemes [0.25782420501870296]
我々はGroverのアルゴリズムに対して、復号数$T/Tdagger$-gatesの回路に適した量子同型暗号スキームを適用する。
また、Groverのアルゴリズムの$T/Tdagger$ゲート複雑性は、任意のGrover回路を効率的な方法で同型に評価できることを示すために分析される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-07T22:13:14Z) - Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [37.69303106863453]
安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。
現実的なノイズモデルでは、位相フリップは無視できないが、Pauli-Twirling近似では、ベンチマークが最大106ドルのゲートを含む回路の正しさを確認できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T11:27:50Z) - Opening the Black Box Inside Grover's Algorithm [0.0]
グロバーのアルゴリズムは、量子コンピュータが古典的コンピュータよりも有利であることを示す主要なアルゴリズムである。
我々は,古典的コンピュータ上で動作可能な量子インスパイアされたアルゴリズムを構築し,Groverのタスクを,オラクルへの(シミュレーションの)呼び出し数で線形に実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T17:56:20Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:54:28Z) - Quantum multi-programming for Grover's search [6.359294579761927]
本稿では,Grover 探索のための量子マルチプログラミング (QMP) アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,部分拡散演算子によりGroverのアルゴリズムを分解し,QMPにより並列に分解回路を実行する。
このアルゴリズムはGrover演算子の回転角を増大させ、その結果、成功確率を増大させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T04:05:46Z) - OMPQ: Orthogonal Mixed Precision Quantization [72.63889596498004]
混合精度量子化は、ハードウェアの多重ビット幅演算を利用して、ネットワーク量子化の全ポテンシャルを解き放つ。
本稿では、整数プログラミングの損失と高い相関関係にあるネットワーク性の概念であるプロキシメトリックを最適化することを提案する。
このアプローチは、量子化精度にほとんど妥協することなく、検索時間と必要なデータ量を桁違いに削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T10:59:33Z) - Prospect of using Grover's search in the noisy-intermediate-scale
quantum-computer era [0.0]
我々は、IBM QISKitでモデル化された様々な種類のノイズを注入することで、一連のシミュレーションを行う。
これらの場合の雑音の上限は、回路の量子深さに依存する。
我々は、Groverのアルゴリズムを適用してデータセット内のデータの探索を行う際に、典型的なゲートエラー境界となるものを予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T17:57:48Z)
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。