Reducing depth and measurement weights in Pauli-based computation
Notice bibliographique
Résumé
Pauli-based computation (PBC) is a universal measurement-based quantum computation model steered by an adaptive sequence of independent and compatible Pauli measurements on separable magic-state qubits. Here, we propose several techniques for reducing the weight of the Pauli measurements and their associated cnot complexity; we also demonstrate how to decrease this model's computational depth. We start by proving new upper bounds on the required weights and computational depth, obtained via a precompilation step. We also propose a heuristic algorithm that can contribute to reductions of over 30% to the average weight of Pauli measurements (and associated cnot count) when simulating and compiling Clifford-dominated random quantum circuits with up to 22 $T$ gates and over 20% for instances with larger $T$ counts. This PBC-compilation scheme, boosted by the heuristic algorithm, outperforms state-of-the-art compilers for the former circuits, reducing the cnot count by 18% to 96% compared with the values achieved by other techniques. In contrast, for the latter circuits with larger $T$ counts, it leads to a number of cnots roughly 30% larger. Finally, inspired by known state-transfer methods, we introduce incPBC, a universal model for quantum computation requiring a larger number of (now incompatible) Pauli measurements of weight at most 2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».