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Enregistrement W4388667510 · doi:10.4204/eptcs.394.17

Symbolic Synthesis of Clifford Circuits and Beyond

2023· article· en· W4388667510 sur OpenAlexaff
Matthew Amy, Owen Bennett-Gibbs, Neil J. Ross

Notice bibliographique

RevueElectronic Proceedings in Theoretical Computer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic circuitComputer scienceTheoretical computer scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Path sums are a convenient symbolic formalism for quantum operations with applications to the simulation, optimization, and verification of quantum protocols.Unlike quantum circuits, path sums are not limited to unitary operations, but can express arbitrary linear ones.Two problems, therefore, naturally arise in the study of path sums: the unitarity problem and the extraction problem.The former is the problem of deciding whether a given path sum represents a unitary operator.The latter is the problem of constructing a quantum circuit, given a path sum promised to represent a unitary operator.In this paper, we show that the unitarity problem is co-NP-hard in general, but that it is in P when restricted to Clifford path sums.We then provide an algorithm to synthesize a Clifford circuit from a unitary Clifford path sum.The circuits produced by our extraction algorithm are of the form C 1 HC 2 , where C 1 and C 2 are Hadamard-free circuits and H is a layer of Hadamard gates.We also provide a heuristic generalization of our extraction algorithm to arbitrary path sums.While this algorithm is not guaranteed to succeed, it often succeeds and typically produces natural looking circuits.Alongside applications to the optimization and decompilation of quantum circuits, we demonstrate the capability of our algorithm by synthesizing the standard quantum Fourier transform directly from a path sum.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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