Fugu-MT 論文翻訳(概要): Factorization of Exclusive-Sum-Of-Products Expressions with Rectangle Covering to Reduce Quantum Circuit Cost

論文の概要: Factorization of Exclusive-Sum-Of-Products Expressions with Rectangle Covering to Reduce Quantum Circuit Cost

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03188v1
Date: Tue, 04 Aug 2026 06:30:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.060904
Title: Factorization of Exclusive-Sum-Of-Products Expressions with Rectangle Covering to Reduce Quantum Circuit Cost
Title（参考訳）: 量子回路コスト低減のための矩形被覆による排他的サム・オフ・プロダクツ表現の因子化
Abstract要約: これらのアルゴリズムを実装した2つのPythonプログラムをテストし、よく知られたベンチマークを用いて評価した。その結果、古典論理回路で使われるリテラル数と量子回路で使用されるMaslovコストの両方が、表現サイズによって20%-95%削減された。
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: The implementation of quantum circuits is currently very expensive, especially due to the usage of large Toffoli gates. Therefore, it is critical to optimize circuit costs by factoring expressions as they become more complex. In the proposed algorithms to factor ESOP expressions, each product term is converted into a cell in a 2D matrix, and optimal factored AND/EXOR solutions are determined using Disjoint and Even-Odd Rectangle covering methods. Two Python programs implementing these algorithms were tested and evaluated using well-known benchmarks. The results showed that both the literal counts used in classical logic circuits as well as the Maslov cost used in quantum circuits was reduced by 20%-95% depending on expression size.
Abstract（参考訳）: 量子回路の実装は、特に大きなトフォリゲートを使用するため、現在非常に高価である。したがって、より複雑になるにつれて表現を分解することで回路コストを最適化することが重要である。 ESOP表現を分解するアルゴリズムでは、各積項を2次元行列のセルに変換し、Disjoint および Even-Odd Rectangle の被覆法を用いて最適な係数AND/EXOR 解を求める。これらのアルゴリズムを実装した2つのPythonプログラムをテストし、よく知られたベンチマークを用いて評価した。その結果、古典論理回路で使われるリテラル数と量子回路で使用されるMaslovコストの両方が、表現サイズによって20%-95%削減された。

関連論文リスト

Verifiable quantum advantage in extremely low depth [52.51019642214249]
浅量子回路では解けない問題を格子ベースの仮定で解くのが困難である。浅量子回路は、解を効率よく検証できる古典的な難題を解くのに十分な構造を持っていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-09-01T15:54:34Z)
Implicit Differentiation for Measurement-Efficient Bilevel Quantum-Classical Optimization [2.5234274237739402]
本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)がパラメトリック問題を効率的に扱う方法を示す。可変外パラメータに依存する対角的コストハミルトニアンの2レベル最適化モデルを提案する。 3つのファミリーでの実験では、CR-IDは予算正規化効率を1Dで4%、多次元設定で14%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-08-07T19:03:43Z)
Quantum Non-Moduler Multiplication with QFT-Based Multi Input Parallelized Adder [0.0]
本稿では,QFTを用いた並列化加算方式に基づく効率的な量子乗法を提案する。提案手法は,中間和過程におけるQFTおよび逆QFT演算の繰り返し適用を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-03-31T21:52:58Z)
Block encoding of sparse matrices with a periodic diagonal structure [67.45502291821956]
周期的な対角構造を持つスパース行列を符号化するための明示的な量子回路を提供する。本手法の様々な応用は, 微分問題を解く文脈で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-11T07:24:33Z)
Pathwise optimization for bridge-type estimators and its applications [49.1574468325115]
パスワイズ法は、ペナライズされた推定器の完全な経路を効率的に計算することができる。これらのアルゴリズムを離散時間で観測されたプロセスのペナル化推定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-05T10:38:29Z)
On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.48516314472825]
任意の長さの $Zotimes n$指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:09:08Z)
Sum-of-Squares inspired Quantum Metaheuristic for Polynomial Optimization with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [76.53316706600717]
最近提案された量子アルゴリズムarXiv:2206.14999は半定値プログラミング(SDP)に基づいている SDPにインスパイアされた量子アルゴリズムを2乗和に一般化する。この結果から,本アルゴリズムは大きな問題に適応し,最もよく知られた古典学に近似することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-14T19:04:13Z)
Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
Indirect Quantum Approximate Optimization Algorithms: application to the TSP [1.1786249372283566]
量子交互作用素 Ansatz はベクトルの集合を記述するハミルトニアンを効率的にモデル化するためにユニタリ作用素の一般パラメータ化された族を考える。このアルゴリズムは,(1)量子マシン上で実行される量子パラメトリゼーション回路が弦ベクトルの集合をモデル化し,(2)古典機械で実行される古典的メタ最適化ループ,(3)各弦ベクトル計算の平均コストを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T17:39:14Z)
Automatic and effective discovery of quantum kernels [41.61572387137452]
量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,この問題に対するアプローチを提案する。その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z)
Generating quantum feature maps for SVM classifier [0.0]
本稿では,量子化支援ベクトルマシンのための2つの量子特徴写像の生成法と比較を行った。第1の方法は、分類の精度を最大化するペナルティ法を用いて、多目的フィットネス機能を持つ遺伝的アルゴリズムである。第2の方法は変分量子回路を用い、ユニタリ行列分解に基づいてアンザッツをコントラクトする方法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-23T07:28:23Z)
Quantum Goemans-Williamson Algorithm with the Hadamard Test and Approximate Amplitude Constraints [62.72309460291971]
本稿では,n+1$ qubitsしか使用しないGoemans-Williamsonアルゴリズムの変分量子アルゴリズムを提案する。補助量子ビット上で適切にパラメータ化されたユニタリ条件として目的行列を符号化することにより、効率的な最適化を実現する。各種NPハード問題に対して,Goemans-Williamsonアルゴリズムの量子的効率的な実装を考案し,提案プロトコルの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T03:15:23Z)
Gaussian Elimination versus Greedy Methods for the Synthesis of Linear Reversible Circuits [0.0]
可逆回路は、量子コンピューティングに多くの応用がある可逆回路のサブクラスを表す。ガウス除去アルゴリズムの最適化版と調整LU分解を用いて,任意の線形可逆作用素に対する新しいアルゴリズムを提案する。全体として、我々のアルゴリズムは特定の問題サイズに対する最先端の手法を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-17T16:31:42Z)
Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)

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。