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Enregistrement W7028574851

An FPGA-based emulation process for dynamic quantum circuit

2024· dissertation· en· W7028574851 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)EmulationQuantumControl theory (sociology)Scheme (mathematics)Hardware emulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current quantum computation on real, physical devices has predominantly been constrained to basic, time-ordered sequences of unitary quantum operations culminating in a final projective measurement.As quantum computing hardware evolves in scale and functionality, it becomes crucial to facilitate the construction of quantum circuits beyond their traditional confines.Recent progress in quantum hardware has brought about mid-circuit measurements and resets, allowing for the recycling of measured qubits and notably decreasing the qubit demands for running quantum algorithms.In this thesis, we propose an FPGA-based dynamic quantum circuit emulation process that integrates quantum bit storage, quantum validation checking, quantum operation processing, quantum state measurement and probabilistic execution prediction to provide an emulation platform for designing and verifying dynamic quantum circuits.Each functional block in the proposed emulation process was analyzed and evaluated using the Vivado environment and programmed onto the Digilent Cmod A7-35T FPGA board.The quantum validation checking process blocked all the invalid qubits and achieved Abstract ii a 99.98% pass rate for valid qubits with the suitable threshold set.The ring-oscillator-based true random number generator used for the quantum state measurement process provides a 99.986% of 0-1 ratio.The testing results of the probabilistic execution predictor show that the average miss rate is as low as 25%, while the time saved by the process depends on the specific emulated quantum circuits.A case study is provided to present the comprehensive workflow of the emulation.iii Abrégé Le calcul quantique actuel sur des dispositifs physiques réels a été principalement limité à des séquences de base ordonnées dans le temps d'opérations quantiques unitaires aboutissant à une mesure projective finale.À mesure que le matériel informatique quantique évolue en termes d'échelle et de fonctionnalités, il devient crucial de faciliter la construction de circuits quantiques au-delà de leurs limites traditionnelles.Les progrès récents dans le domaine du matériel quantique ont permis des mesures et des réinitialisations à mi-circuit, permettant le recyclage des qubits mesurés et réduisant considérablement les demandes de qubits pour l'exécution d'algorithmes quantiques.Dans cette thèse, nous avons proposé un processus d'émulation de circuits quantiques dynamiques basé sur FPGA qui intègre le stockage de bits quantiques, la vérification de validation quantique, le traitement des opérations quantiques, la mesure d'état quantique et la prédiction d'exécution probabiliste pour fournir une plate-forme d'émulation pour la conception et la vérification de circuits quantiques dynamiques.Chaque bloc fonctionnel du processus d'émulation proposé a été analysé et évalué à Abrégé iv l'aide de l'environnement Vivado et programmé sur la carte FPGA Digilent Cmod A7-35T.Le processus de vérification de validation quantique a bloqué tous les qubits invalides et a atteint un taux de réussite de 99,98% pour les qubits valides avec le seuil approprié défini.Le générateur de nombres aléatoires réels basé sur un oscillateur en anneau utilisé pour le processus de mesure de l'état quantique fournit un rapport 0-1 de 99,986%.Les résultats des tests du prédicteur d'exécution probabiliste montrent que le taux d'échec moyen est aussi faible que 25%, tandis que le temps gagné par le processus dépend des circuits quantiques émulés spécifiques.Une étude de cas est fournie pour présenter le flux de travail complet de l'émulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
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