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Enregistrement W3119276036 · doi:10.1038/s41534-022-00624-1

A (quasi-)polynomial time heuristic algorithm for synthesizing T-depth optimal circuits

2022· article· lv· W3119276036 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2022
Typearticle
Languelv
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésAlgorithmComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate the problem of synthesizing T-depth optimal quantum circuits for exactly implementable unitaries over the Clifford+T gate set. We construct a subset, $${{\mathbb{V}}}_{n}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>V</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:math> , of T-depth 1 unitaries. T-depth-optimal decomposition of unitary U is $${e}^{i\phi }\left({\prod }_{i}{V}_{i}\right)C$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>e</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi><mml:mi>ϕ</mml:mi></mml:mrow></mml:msup><mml:mfenced><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mo>∏</mml:mo></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>V</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:mfenced><mml:mi>C</mml:mi></mml:mrow></mml:math> , $${V}_{i}\in {{\mathbb{V}}}_{n}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>V</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>i</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>∈</mml:mo><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>V</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math> , C is Clifford and $$| {{\mathbb{V}}}_{n}| \,\le \,n\cdot {2}^{5.6n}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mo>∣</mml:mo><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>V</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:mo>∣</mml:mo><mml:mspace/><mml:mo>≤</mml:mo><mml:mspace/><mml:mi>n</mml:mi><mml:mo>⋅</mml:mo><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>5.6</mml:mn><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:math> . We use nested meet-in-the-middle technique to synthesize provably depth-optimal and T-depth-optimal circuits. For the latter, we achieve space and time complexity $$O({({4}^{{n}^{2}})}^{\lceil d/c\rceil })$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>⌈</mml:mo><mml:mrow><mml:mi>d</mml:mi><mml:mo>/</mml:mo><mml:mi>c</mml:mi></mml:mrow><mml:mo>⌉</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math> and $$O({({4}^{{n}^{2}})}^{(c-1)\lceil d/c\rceil })$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:mi>c</mml:mi><mml:mo>−</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>⌈</mml:mo><mml:mrow><mml:mi>d</mml:mi><mml:mo>/</mml:mo><mml:mi>c</mml:mi></mml:mrow><mml:mo>⌉</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math> respectively ( d is the minimum T-depth, c ≥ 2 a constant). The previous best algorithm had complexity $$O({({3}^{n}\cdot {2}^{k{n}^{2}})}^{\lceil \frac{d}{2}\rceil }\cdot {2}^{k{n}^{2}})$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msup><mml:mo>⋅</mml:mo><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>k</mml:mi><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow><mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>⌈</mml:mo><mml:mrow><mml:mfrac><mml:mrow><mml:mi>d</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:mfrac></mml:mrow><mml:mo>⌉</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:msup><mml:mo>⋅</mml:mo><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>k</mml:mi><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math> ( k &gt; 2.5 a constant). We design a more efficient algorithm with space and time complexity poly( n , 2 5.6 n , d ) (or $${{{\rm{poly}}}}({n}^{\log n},{2}^{5.6n},d)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>poly</mml:mi><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mi>log</mml:mi><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msup><mml:mo>,</mml:mo><mml:msup><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>5.6</mml:mn><mml:mi>n</mml:mi></mml:mrow></mml:msup><mml:mo>,</mml:mo><mml:mi>d</mml:mi></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math> with weaker assumptions). The claimed efficiency, optimality depends on conjectures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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