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Enregistrement W3217313236 · doi:10.22331/q-2022-06-13-734

The Classification of Clifford Gates over Qubits

2022· article· en· W3217313236 sur OpenAlexaff
Daniel Grier, Luke Schaeffer

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBasis (linear algebra)Controlled NOT gateStandard basisMathematicsQubitQuantum circuitUniversal setQuantum gateElectronic circuitTopology (electrical circuits)Computer scienceAlgorithmDiscrete mathematicsPure mathematicsSet (abstract data type)CombinatoricsQuantumQuantum mechanicsQuantum error correctionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the following problem: given a collection of Clifford gates, describe the set of unitaries generated by circuits composed of those gates. Specifically, we allow the standard circuit operations of composition and tensor product, as well as ancillary workspace qubits as long as they start and end in states uncorrelated with the input, which rule out common "magic state injection" techniques that make Clifford circuits universal. We show that there are exactly 57 classes of Clifford unitaries and present a full classification characterizing the gate sets which generate them. This is the first attempt at a quantum extension of the classification of reversible classical gates introduced by Aaronson et al., another part of an ambitious program to classify all quantum gate sets. The classification uses, at its center, a reinterpretation of the tableau representation of Clifford gates to give circuit decompositions, from which elementary generators can easily be extracted. The 57 different classes are generated in this way, 30 of which arise from the single-qubit subgroups of the Clifford group. At a high level, the remaining classes are arranged according to the bases they preserve. For instance, the CNOT gate preserves the X and Z bases because it maps X-basis elements to X-basis elements and Z-basis elements to Z-basis elements. The remaining classes are characterized by more subtle tableau invariants; for instance, the T_4 and phase gate generate a proper subclass of Z-preserving gates.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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