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Enregistrement W4387667597 · doi:10.22331/q-2023-10-16-1141

On the role of entanglement in qudit-based circuit compression

2023· article· en· W4387667597 sur OpenAlexaff
Xiaoqin Gao, Paul L. Appel, Nicolai Friis, Martin Ringbauer, Marcus Huber

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftBundesministerium für Bildung, Wissenschaft und ForschungAustrian Science FundEuropean Commission
Mots-clésQubitQuantum entanglementQuantum gateComputer scienceQuantum computerTopology (electrical circuits)Electronic circuitQuantum informationQuantum circuitQuantumTheoretical computer scienceQuantum mechanicsPhysicsQuantum networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gate-based universal quantum computation is formulated in terms of two types of operations: local single-qubit gates, which are typically easily implementable, and two-qubit entangling gates, whose faithful implementation remains one of the major experimental challenges since it requires controlled interactions between individual systems. To make the most of quantum hardware it is crucial to process information in the most efficient way. One promising avenue is to use higher-dimensional systems, qudits, as the fundamental units of quantum information, in order to replace a fraction of the qubit-entangling gates with qudit-local gates. Here, we show how the complexity of multi-qubit circuits can be lowered significantly by employing qudit encodings, which we quantify by considering exemplary circuits with exactly known (multi-qubit) gate complexity. We discuss general principles for circuit compression, derive upper and lower bounds on the achievable advantage, and highlight the key role played by entanglement and the available gate set. Explicit experimental schemes for photonic as well as for trapped-ion implementations are provided and demonstrate a significant expected gain in circuit performance for both platforms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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