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Enregistrement W3035968252 · doi:10.1088/2058-9565/ac2d3a

A polynomial time and space heuristic algorithm for T-count

2021· preprint· en· W3035968252 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueQuantum Science and Technology · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésDimension (graph theory)Gate countMathematicsHeuristicQuantum computerDiscrete mathematicsPolynomialInteger (computer science)CombinatoricsTime complexityAlgorithmComputer scienceQuantumPhysicsMathematical optimizationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An important part of reaping computational advantage from a quantum computer is to reduce the quantum resources needed to implement a desired quantum algorithm. Quantum algorithms that are too large to be practical on noisy intermediate scale quantum devices will require fault-tolerant error correction. This work focuses on reducing the physical cost of implementing quantum algorithms when using the state-of-the-art fault-tolerant quantum error correcting codes, in particular, those for which implementing the T gate consumes vastly more resources than the other gates in the gate set. More specifically, in this paper we consider the group of unitaries that can be exactly implemented by a quantum circuit consisting of the Clifford + T gate set. The Clifford + T gate set is a universal gate set and in this group, using state-of-the-art surface codes, the T gate is by far the most expensive component to implement fault-tolerantly. So it is important to minimize the number of T gates necessary for a fault-tolerant implementation. Our primary interest is to compute a circuit for a given n -qubit unitary U , using the minimum possible number of T gates (called the T-count of unitary U ). We consider the problem COUNT-T, the optimization version of which aims to find the T-count of U . In its decision version the goal is to decide if the T-count is at most some positive integer m . Given an oracle for COUNT-T, we can compute a T-count-optimal circuit in time polynomial in the T-count and dimension of U . We give a provable classical algorithm that solves COUNT-T (decision) in time <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mi>O</mml:mi> <mml:mfenced close=")" open="("> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>⌈</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi>m</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> <mml:mo>⌉</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mspace width="0.17em"/> <mml:mi mathvariant="normal">p</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">o</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">l</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">y</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> and space <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mi>O</mml:mi> <mml:mfenced close=")" open="("> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>⌈</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi>m</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> <mml:mo>⌉</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mspace width="0.17em"/> <mml:mi mathvariant="normal">p</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">o</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">l</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">y</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>N</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> , where N = 2 n and c ⩾ 2. This gives a space-time trade-off for solving this problem with variants of meet-in-the-middle techniques. We also introduce an asymptotically faster multiplication method that shaves a factor of N 0.7457 off of the overall complexity. Lastly, beyond our improvements to the rigorous algorithm, we give a heuristic algorithm that outputs a T-count-optimal circuit and has space and time complexity poly( m , N ), under some assumptions. In our heuristic algorithm we developed a novel way of pruning the search space. While our heuristic method still scales exponentially with the number of qubits (though with a lower exponent), there is a large improvement by going from exponential to polynomial scaling with m . We implemented our heuristic algorithm with up to 4 qubit unitaries and obtained a significant improvement in time. For all benchmark and random unitaries we studied, the T-count returned by our algorithm is at most the T-count of their circuits shown in previous papers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle