論文の概要: Modeling and Resource Optimization for Quantum Oracles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21380v1
• Date: Wed, 20 May 2026 16:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.787031
• Title: Modeling and Resource Optimization for Quantum Oracles
• Title（参考訳）: 量子オラクルのモデリングと資源最適化
• Authors: Zhihang Li, Bo Zhao, Chuanbing Han, Jie Zhao, Jinchen Xu, Guoqiang Shu, Yimin Gao, Woji He, Zheng Shan,
• Abstract要約: オーラクルの形式的記述と正確な量子ゲート複雑性解析を可能にする階層的再帰的合成評価(HRSE)モデルを提案する。 固定量子ビット制約の下でオラクル構造を生成するための適応空間深度トレードオフ(ASDT)アルゴリズムを提案する。 実験の結果、ASDTアルゴリズムは平均量子回路深さをWサイクル法と比較して53.99%削減することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.666331324144536
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Quantum computing has demonstrated its significant advantage over supercomputing for specific applications and shown promising prospect, such as machine learning, cryptography, finance, etc.. Quantum oracles are very common in many quantum algorithms and oracle resource consumption directly affects algorithm performance. However, existing oracle designs often exhibit high resource overhead and limited compatibility. Moreover, structured description tools and complexity analysis methods are lacked. In this work, we introduces a Hierarchical Recursive Synthesis-Evaluation (HRSE) model, enabling formal description and precise quantum gate complexity analysis of oracles. Based on this model, we propose an Adaptive Space-depth Trade-off (ASDT) algorithm for generating oracle structures under a fixed qubit constraint. We provide a theoretical proof showing that the ASDT algorithm achieves the optimal gate count for a given number of qubits. Experimental results show that the ASDT algorithm reduces the average quantum circuit depth by 53.99% compared with the W-cycle approach, with the number of variables being 10, 15, and 20, respectively.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、特定のアプリケーションに対するスーパーコンピューティングよりも大きな優位性を示しており、機械学習、暗号、ファイナンスといった将来性を示している。 多くの量子アルゴリズムでは量子オラクルが非常に一般的であり、オラクル資源の消費はアルゴリズムのパフォーマンスに直接影響を及ぼす。 しかし、既存のオラクルの設計はリソースのオーバーヘッドが高く、互換性が限られていることが多い。 さらに,構造記述ツールや複雑性解析手法が欠如している。 本研究では,階層的再帰的合成評価(HRSE)モデルを導入し,オーラクルの形式的記述と正確な量子ゲート複雑性解析を可能にする。 このモデルに基づいて、固定量子ビット制約の下でオラクル構造を生成するための適応空間深度トレードオフ(ASDT)アルゴリズムを提案する。 本稿では,ASDTアルゴリズムが与えられたキュービット数の最適ゲート数を達成することを示す理論的証明を提案する。 実験の結果、ASDTアルゴリズムは平均量子回路深さをWサイクル法と比較して53.99%削減し、それぞれ10, 15, 20であることがわかった。

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