論文の概要: Sub-Cubic Quantum Gate Synthesis via Stochastic Commutator Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02051v1
• Date: Sun, 03 May 2026 20:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.061142
• Title: Sub-Cubic Quantum Gate Synthesis via Stochastic Commutator Decomposition
• Title（参考訳）: 確率圧縮器分解によるサブキュービック量子ゲート合成
• Authors: Yevgen Kotukh,
• Abstract要約: Commutator Synthesisは量子ゲートコンパイルフレームワークである。 これはKuperbergのサブキュビックSolovay-Kitaev指数cを1.44042付近に、ランダム化されたコンパイルのエラー調整機構を統合する。
• 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: We present Stochastic Commutator Synthesis, a hybrid quantum gate compilation framework that integrates Kuperberg's sub-cubic Solovay-Kitaev exponent c near 1.44042 with the error-tailoring machinery of randomized compilation. Classical Solovay-Kitaev implementations produce known word lengths and accumulate coherent approximation errors that degrade fault-tolerant threshold estimates. Kuperberg's 2023-2025 result reduces this via doubly exponential convergence and higher-order commutator decompositions. SCS augments this geometric backbone with a Gibbs-sampled stochastic choice of commutator factors at each recursion level, converting coherent synthesis residuals into incoherent, Pauli-twirl-compatible noise -- a property exploited by RC. Combined with RL-guided pre-synthesis, SCS achieves consistent T-count reductions of 10-25 percent and demonstrates fidelity gains of up to 35 percent on multi-fold Forrelation circuits on trapped-ion hardware such as Sandia QSCOUT. We situate SCS within the complexity-theoretic landscape established by the Raz-Tal oracle separation, arguing that low-error, noise-robust compilation of Forrelation-type circuits constitutes a practical pathway toward demonstrating this separation on physical hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KuperbergのサブキュービックSolovay-Kitaev指数cを1.44042付近に組み込んだハイブリッド量子ゲートコンパイルフレームワークであるStochastic Commutator Synthesisと,ランダム化コンパイルのエラー調整機構について述べる。 古典的なSolovay-Kitaevの実装は、既知の単語長を生成し、コヒーレントな近似誤差を蓄積し、フォールトトレラントしきい値の推定値を低下させる。 クーパーバーグの2023-2025の結果は、二重指数収束と高次可換分解によってこれを減少させる。 SCSはこの幾何学的バックボーンを、各再帰レベルでGibs-sampled stochastic choice of commutator factorで強化し、コヒーレントな合成残基を非コヒーレントなパウリ・ツワール互換ノイズに変換する。 RL誘導前合成と組み合わせて、SCSは10〜25%のT数削減を実現し、サンディアQSCOUTのようなトラップイオンハードウェア上のマルチフォールド・フォルレレーション回路上では最大35%の忠実性向上を示す。 我々は、Raz-Talオークル分離によって確立された複雑性理論的な景観の中にSCSを配置し、この分離を物理ハードウェア上で実証するための実践的な経路である、と論じている。

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