論文の概要: Gate-level Implementation and Resource Analysis of Lackadaisical Quantum Walk Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17136v2
- Date: Mon, 24 Aug 2026 13:27:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 18:24:36.887725
- Title: Gate-level Implementation and Resource Analysis of Lackadaisical Quantum Walk Search
- Title（参考訳）: ラカダ型量子ウォークサーチのゲートレベル実装と資源分析
- Authors: Amit Saha, Debanjan Kola, Nishanka Das, Amlan Chakrabarti,
- Abstract要約: ラカダシカル量子ウォーク(LQW)は離散時間量子ウォーク(DTQW)を拡張する
本稿では,不必要な量子ウォーク探索のためのゲートレベル実装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）: 2.370788273780737
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lackadaisical quantum walks (LQW) extend discrete-time quantum walks (DTQW) by introducing weighted self-loops, enabling improved spatial-search performance through controlled localization of the walker. Despite substantial theoretical progress, practical gate-level implementations suitable for quantum hardware remain largely unexplored, limiting evaluation under realistic architectural constraints, noise, and resource requirements. In this work, we present a gate-level implementation framework for lackadaisical quantum walk search. The proposed construction encodes the position and coin spaces into qubit registers, and realizes the walk dynamics through oracle, coin, and flip-flop shift operations. We validate the circuit by reproducing the expected search behavior for single and multiple marked vertices and by analyzing the effect of the self-loop weight on the success probability. We further evaluate the implementation under realistic noisy settings using superconducting hardware's noise models. Logical resource analysis shows that, for grids ranging from $8\times8$ to $64\times64$, the transpiled gate count increases from $3.63\times10^{5}$ to $4.38\times10^{6}$ and the circuit depth from $2.13\times10^{5}$ to $2.56\times10^{6}$. Finally, fault-tolerant resource estimates based on a surface-code model using the Microsoft Quantum Resource Estimator demonstrate the substantial space-time trade-off associated with magic-state production. The results establish a practical circuit-level pathway for implementing the LQW search and provide a basis for evaluating its performance.
- Abstract（参考訳）: ラカダシカル量子ウォーク(LQW)は、重み付き自己ループを導入して離散時間量子ウォーク(DTQW)を拡張し、歩行者の局所化を制御することで空間探索性能を向上させる。
理論的な進歩にもかかわらず、量子ハードウェアに適した実用的なゲートレベルの実装はほとんど探索されていないままであり、現実的なアーキテクチャ上の制約、ノイズ、リソース要件による評価を制限している。
本研究では,不必要な量子ウォーク探索のためのゲートレベル実装フレームワークを提案する。
提案手法は, 位置とコイン空間を量子レジスタにエンコードし, オラクル, コイン, フリップフロップシフト操作によるウォークダイナミクスを実現する。
単一および複数マークされた頂点に対する探索動作を再現し、自己ループ重みが成功確率に与える影響を分析することにより、回路の検証を行う。
超伝導ハードウェアのノイズモデルを用いて,現実的な雑音条件下での実装をさらに評価する。
論理的資源分析により、8.63\times10^{5}$から4.38\times10^{6}$に、回路深さが2.13\times10^{5}$から2.56\times10^{6}$に増加した。
最後に、Microsoft Quantum Resource Estimator を用いた表面コードモデルに基づくフォールトトレラントリソース推定は、マジックステート生産に関連する相当な時空トレードオフを実証する。
その結果、LQW探索の実装のための実用的な回路レベルパスを確立し、その性能を評価するための基盤を提供する。
関連論文リスト
- Quantum-classical crossover in fault-tolerant quantum dynamics simulation [56.198154828333685]
我々は、コヒーレントな観測可能推定と非クリフォード回転の時空間効率実装を組み合わせたスケーラブルなフォールトトレラントフレームワークを提案する。
最先端テンソルネットワークと変分モンテカルロアルゴリズムに対するベンチマークでは、混合場イジングダイナミクスのための具体的なクロスオーバーが明らかにされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-17T16:54:25Z) - Noise-Adaptive Quantum Circuit Mapping for Multi-Chip NISQ Systems via Deep Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,双方向長短期記憶に基づく動的雑音適応ネットワークを統合した深層強化学習フレームワークDeepQMapを提案する。
本手法は,量子系の動作の時間的表現を学習することで,ハードウェアのダイナミクスに継続的に適応する。
DeepQMapは平均回路忠実度が0.920 pm 0.023$であり、最先端のQUBO法よりも統計的に49.3%向上している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-22T14:27:55Z) - TensorRL-QAS: Reinforcement learning with tensor networks for improved quantum architecture search [2.345518191053745]
変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子ハードウェア上で既に有意義な量子問題に対処する約束を持っている。
量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子回路の設計プロセスを自動化する。
有望なアプローチとして出現する強化学習(RL)。
$textitTensorRL-QAS$は、ネットワークメソッドとRLを組み合わせた改善されたフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-14T13:23:34Z) - 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) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Quantum Financial Modeling on Noisy Intermediate-Scale Quantum Hardware:
Random Walks using Approximate Quantum Counting [0.054390204258189995]
従来の量子カウンティングよりもはるかに少ない2ビットのエンタングルゲートを用いた量子近似カウンティング回路を導入する。
この結果と株価指数の値変化分布を比較し, 量子回路の挙動と中間測定の有無を住宅市場の傾向と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:54:31Z) - Simulation of IBM's kicked Ising experiment with Projected Entangled
Pair Operator [71.10376783074766]
我々は最近,誤りを軽減した量子回路を用いてエミュレートされた127量子ビットキックド・イジングモデルの古典的シミュレーションを行った。
提案手法はハイゼンベルク図の射影的絡み合ったペア作用素(PEPO)に基づいている。
我々はクリフォード展開理論を開発し、正確な期待値を計算し、それらをアルゴリズムの評価に利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-06T10:24:23Z) - 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) - QuantumNAS: Noise-Adaptive Search for Robust Quantum Circuits [26.130594925642143]
ノイズノイズは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータにおける鍵となる課題である。
可変回路と量子ビットマッピングのノイズ適応型共同研究のための,最初の包括的なフレームワークであるQuantumNASを提案し,実験的に実装した。
QMLタスクでは、QuantumNASは95%以上の2クラス、85%の4クラス、実際の量子コンピュータ上での10クラスの分類精度を初めて証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-22T17:58:13Z) - Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)
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。