論文の概要: Unitaria: Quantum Linear Algebra via Block Encodings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10768v1
• Date: Mon, 11 May 2026 16:00:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.963462
• Title: Unitaria: Quantum Linear Algebra via Block Encodings
• Title（参考訳）: Unitaria: ブロックエンコーディングによる量子線形代数
• Authors: Matthias Deiml, Oliver Hüttenhofer, Ram Mosco, Jakob S. Kottmann, Daniel Peterseim,
• Abstract要約: Unitariaは、ブロックエンコーディングに基づいた量子アルゴリズムを実装するPythonライブラリである。 Unitariaは構成可能な配列ライクなインターフェースを提供しており、ユーザーは行列とベクトルのブロックエンコーディングを定義できる。 鍵となる特徴は、すべての演算をエンコードされたベクトルと行列で直接計算できる行列-算術的評価パスである。
• 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 introduce Unitaria, a Python library that brings the simplicity of classical linear algebra toolkits such as NumPy and SciPy to the implementation of quantum algorithms based on block encodings, a general-purpose abstraction in which a matrix is embedded as a sub-block of a larger unitary operator. Their implementation has so far required deep knowledge of low-level circuit construction, which Unitaria aims to eliminate. The library provides a composable, array-like interface through which users can define block encodings of matrices and vectors, combine them through standard operations such as addition, multiplication, tensor products, and the Quantum Singular Value Transformation, and extract the resulting quantum circuits automatically. A key feature is a matrix-arithmetic evaluation path in which every operation can be computed directly on encoded vectors and matrices without dependence on ancilla qubits or circuit simulation. This enables correctness verification and classical simulation that scale well beyond what state vector simulation permits and also allows resource estimation, including gate counts, qubit counts, and normalization constants, without executing any circuit. Together, these capabilities allow researchers to develop, verify, and analyze quantum linear algebra algorithms today, ahead of the availability of error-corrected hardware. Unitaria is open source and available at https://github.com/tequilahub/unitaria.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ブロックエンコーディングに基づく量子アルゴリズムの実装に、NumPyやSciPyのような古典線形代数ツールキットの単純さをもたらすPythonライブラリUnitariaを紹介した。 彼らの実装は、Unitariaが取り除こうとしている低レベルの回路構造に関する深い知識を必要としている。 このライブラリは構成可能な配列のようなインタフェースを提供しており、ユーザーは行列とベクトルのブロックエンコーディングを定義し、加算、乗算、テンソル積、量子特異値変換といった標準的な操作を通じてそれらを組み合わせ、自動的に量子回路を抽出することができる。 鍵となる特徴は、アンシラ量子ビットや回路シミュレーションに依存せずに、すべての演算をエンコードされたベクトルや行列で直接計算できる行列-算術的評価パスである。 これにより、状態ベクトルシミュレーションが許す範囲をはるかに越える正当性検証や古典シミュレーションが可能になり、回路を実行することなくゲート数、量子ビット数、正規化定数などのリソース推定が可能になる。 これらの機能を組み合わせることで、量子線形代数アルゴリズムを開発し、検証し、分析することができる。 Unitariaはオープンソースでhttps://github.com/tequilahub/unitaria.comから入手できる。

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