1Riverlane、セント アンドリュース ハウス、59 セント アンドリュース ストリート、ケンブリッジ CB2 3BZ、イギリス
2シェフィールド大学物理天文学部、シェフィールド S3 7RH、イギリス
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抽象
データ入力のコストが量子アルゴリズムの実行時間を支配する可能性があります。ここでは、$textit{ブロックエンコーディング}$ 回路を介した算術構造行列のデータ入力、量子特異値変換および関連アルゴリズムの入力モデルを検討します。行列の繰り返し値のスパース性とパターンの算術記述に基づいてブロック符号化回路を構築する方法を示します。ブロックエンコーディングのさまざまな部分正規化を生成するスキームを紹介します。比較すると、最適な選択は特定のマトリックスに依存することがわかります。結果として得られる回路は、スパース性に応じてフラグ量子ビット数を削減し、繰り返し値に応じてデータ読み込みコストを削減し、特定の行列の指数関数的な改善につながります。テプリッツ行列や三重対角行列など、いくつかの行列ファミリーにブロック符号化スキームを適用する例を示します。
人気の要約
この研究記事では、データをブロック エンコーディングにロードする方法の新しいスキームのセットを紹介します。特に、データ行列が構造化されている場合、つまり、特定のパターンや繰り返しのデータ要素がある場合、私たちのスキームは、データ読み込みのコストを削減するためにこの構造を利用する方法を示します。このような構造化データを考慮して最適化した量子回路の構築方法について説明します。将来的には、私たちの研究は、さまざまな量子アルゴリズムで使用するためにさまざまなデータ行列を量子コンピューターにロードし、データの構造を最大限に活用してデータ読み込みのボトルネックを軽減するのに役立ちます。
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https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033055
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arXiv:2110.13439
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https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.042419
arXiv:2002.11649
によって引用
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上記の引用は SAO / NASA ADS (最後に正常に更新された2024-01-11 14:16:20)。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。
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