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Enregistrement W3178594889 · doi:10.1109/tqe.2021.3091648

Reducing the Depth of Linear Reversible Quantum Circuits

2021· article· en· W3178594889 sur OpenAlexaff
Timothée Goubault de Brugière, Marc Baboulin, Benoît Valiron, Simon Martiel, Cyril Allouche

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Quantum Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésQuantum computerElectronic circuitQubitComputer scienceQuantum decoherenceQuantumControlled NOT gateAlgorithmQuantum error correctionQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In quantum computing the decoherence time of the qubits determines the computation time available, and this time is very limited when using current hardware. In this article, we minimize the execution time (the depth) for a class of circuits referred to as linear reversible circuits, which has many applications in quantum computing (e.g., stabilizer circuits, “CNOT+T” circuits, etc.). We propose a practical formulation of a divide-and-conquer algorithm that produces quantum circuits that are twice as shallow as those produced by existing algorithms. We improve the theoretical upper bound of the depth in the worst case for some range of qubits. We also propose greedy algorithms based on cost minimization to find more optimal circuits for small or simple operators. Overall, we manage to consistently reduce the total depth of a class of reversible functions, with up to 92% savings in an ancilla-free case and up to 99% when ancillary qubits are available.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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