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通过分层合成重新优化量子电路
摘要 — 量子计算的当前阶段处于噪声中型量子 (NISQ) 时代。在 NISQ 设备上，双量子比特门（例如 CNOT）比单量子比特门噪声大得多，因此必须尽量减少它们的数量。量子电路合成是将任意幺正分解为一系列量子门的过程，可以用作优化工具来生成更短的电路以提高整体电路保真度。然而，合成的解决时间随着量子比特数量的增加而呈指数增长。因此，对于大规模量子比特电路来说，合成是难以实现的。在本文中，我们提出了一个分层的逐块优化框架 QGo，用于量子电路优化。我们的方法允许指数成本优化扩展到大型电路。QGo 结合使用分区和合成：1) 将电路划分为一系列独立的电路块； 2) 使用量子合成重新生成和优化每个块；3) 通过将所有块拼接在一起重新组成最终电路。我们进行分析并展示三种不同情况下的保真度改进：真实设备上的小尺寸电路、噪声模拟中的中尺寸电路和分析模型上的大尺寸电路。我们的技术可以在现有优化之后应用，以实现更高的电路保真度。使用一组 NISQ 基准，我们表明，与 t | ket ⟩ 等工业编译器优化相比，QGo 可以将 CNOT 门的数量平均减少 29.9%，最多可减少 50%。在 IBM Athens 系统上执行时，较短的深度可带来更高的电路保真度。我们还展示了 QGo 技术的可扩展性，以优化 60 多个量子比特的电路。我们的技术首次成功展示在大型电路的编译工具链中采用和扩展合成。总体而言，我们的方法非常稳健，可以直接纳入生产编译器工具链，以进一步提高电路保真度。索引术语——量子计算、优化、综合、量子编译器
量子机器学习的量子嵌入搜索
摘要 —本文介绍了一种自动搜索算法（QES，发音为“quest”），该算法为监督量子机器学习推导出纠缠布局的最佳设计。首先，我们使用 CNOT 门建立纠缠结构与有向多图表示之间的联系，从而实现明确定义的搜索空间。所提出的将量子纠缠编码为基因型向量的方案将 ansatz 优化与经典机器学习联系起来，允许在任何明确定义的搜索空间上进行有效搜索。其次，我们激发纠缠级别以将搜索空间的基数降低到实际实现的可行大小。最后，我们通过基于模型的顺序优化使用代理模型来降低评估真实损失函数的成本。我们在模拟和基准数据集（包括 Iris、Wine 和乳腺癌数据集）上证明了我们提出的方法的可行性，这通过经验表明 QES 发现的量子嵌入架构在预测性能方面优于手动设计。
量子达尔文主义和非古典理论中经典信息的传播
Quantum darwinism认为，经典现实的出现依赖于从量子系统到其许多部分环境的传播。但是，使这种机制成为可能的量子理论的基本物理原理是什么？我们通过在一类包含经典和量子理论作为特殊情况的概率理论中以最简单的darwinism（类似于CNOT的风扇相互作用）来解决这个问题。我们应对任何理论承认这种相互作用的必要条件。我们发现，每个具有非古典特征的理论承认经典信息的理想扩展都必须具有纠缠状态和纠缠的测量。此外，我们表明，Spekkens的玩具理论承认了这种形式的达尔文主义，并且所有概率理论都满足了强大的符号，或包含某种类型的折叠过程。我们的结果表明，在存在局部非古典性的情况下，只有在这种非经典性可以“扩增”到一种形式的纠缠形式时，经典世界才能出现。
QCCD 离子阱量子计算机架构演示
我们报告了离子阱 QCCD（量子电荷耦合器件）架构的所有必要组件集成到坚固、完全连接且可编程的离子阱量子计算机中的情况。该系统采用 171 个 Yb + 离子作为量子比特，138 个 Ba + 离子用于协同冷却，并围绕 Honeywell 低温表面阱构建，能够进行任意离子重排和跨多个区域的并行门操作。作为最小演示，我们并行使用两个空间分离的交互区域来执行任意四量子比特量子电路。通过各种方式在组件级别和整体级别对该架构进行了基准测试。包括状态准备和测量、单量子比特门和双量子比特门在内的各个组件都具有随机基准测试的特征。整体测试包括并行随机基准测试，显示不同门区域之间的串扰可以忽略不计，利用中间电路测量的传送 CNOT 门，以及 2 4 的量子体积测量。
![arXiv:2104.10866v2 [quant-ph] 2021 年 4 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4e574444ac8e902f21cadc860885a457017966e8.webp)
arXiv:2104.10866v2 [quant-ph] 2021 年 4 月 30 日
随着量子计算机的大小和复杂度增加，量子位 (qubit) 表征和门优化成为复杂且耗时的任务。当前的校准技术需要复杂而繁琐的测量来调整量子位和门，无法轻易扩展到大规模量子系统。我们开发了一种简洁的自动校准协议来表征量子位并优化门，使用 QubiC，这是一种基于开源 FPGA（现场可编程门阵列）的超导量子信息处理器控制和测量系统。我们提出了基于多维损失的单量子位门优化和双量子位 CNOT 门校准的全 XY 平面测量方法。我们证明 QubiC 自动校准协议能够在劳伦斯伯克利国家实验室的高级量子测试平台上运行的最先进的 transmon 型处理器上提供高保真门。通过随机基准测试测得的单量子位和双量子位 Clifford 门不保真度为 4。分别为 9(1 . 1) × 10 − 4 和 1 . 4(3) × 10 − 2。
加州大学伯克利分校
随着量子计算机的大小和复杂度增加，量子位 (qubit) 表征和门优化成为复杂且耗时的任务。当前的校准技术需要复杂而繁琐的测量来调整量子位和门，无法轻易扩展到大规模量子系统。我们开发了一种简洁的自动校准协议来表征量子位并优化门，使用 QubiC，这是一种基于开源 FPGA（现场可编程门阵列）的超导量子信息处理器控制和测量系统。我们提出了基于多维损失的单量子位门优化和双量子位 CNOT 门校准的全 XY 平面测量方法。我们证明 QubiC 自动校准协议能够在劳伦斯伯克利国家实验室的高级量子测试平台上运行的最先进的 transmon 型处理器上提供高保真门。通过随机基准测试测得的单量子位和双量子位 Clifford 门不保真度为 4。分别为 9(1 . 1) × 10 − 4 和 1 . 4(3) × 10 − 2。
无辅助量子位的多对数深度控制非门
受控操作是量子算法的基本组成部分。将 n 个控制非门 (C n (X)) 分解为任意单量子比特和 CNOT 门是一项重要但并非易事的任务。本研究引入的 C n (X) 电路在渐近和非渐近范围内的表现优于以前的方法。提出了三种不同的分解：一种是使用一个借用的辅助量子比特的精确分解，电路深度为 ΘðlogðnÞ3Þ，一种没有辅助量子比特的近似分解，电路深度为 OðlogðnÞ3logð1=ϵÞÞ，以及一种具有可调深度电路的精确分解，该电路的深度随着可用辅助量子比特的数量 m ≤ n 而减少，即 Oðlogðn=bm=2cÞ3+logðbm=2cÞÞ。由此产生的指数加速可能会对容错量子计算产生重大影响，因为它可以改善无数量子算法的复杂性，应用范围从量子化学到物理学、金融和量子机器学习。
单量子比特马尔可夫开放量子系统的数字模拟：教程
量子计算机的最初应用之一是量子系统的模拟。在过去的三十年中，模拟封闭量子系统和更复杂的开放量子系统的算法开发取得了长足的进步。在本教程中，我们介绍了用于模拟单量子比特马尔可夫开放量子系统的方法。它将各种现有符号组合成一个通用框架，可以扩展到更复杂的开放系统模拟问题。详细讨论了目前唯一可用于单量子比特开放量子系统数字模拟的算法。对更简单通道的实现进行了修改，消除了对经典随机采样的需求，从而使修改后的算法成为严格的量子算法。修改后的算法利用量子分叉来实现接近总通道的更简单通道。这避免了对具有大量 CNOT 门的量子电路的需求。Quanta 2023；12：131-163。
优化量子电路通常很困难
为了使量子计算尽可能高效地完成，优化底层量子电路中使用的门数量非常重要。在本文中，我们发现许多近似通用量子电路的门优化问题都是 NP 难的。具体来说，我们通过将问题简化为布尔可满足性，证明了优化 Clifford+T 电路中的 T 计数或 T 深度（它们是执行容错量子计算的计算成本的重要指标）是 NP 难的。通过类似的论证，我们证明了优化 Clifford+T 电路中的 CNOT 门或 Hadamard 门的数量也是 NP 难的。同样改变相同的论证，我们还确定了优化可逆经典电路中 Toffoli 门数量的难度。我们找到了 NP NQP 的 T 计数和 Toffoli 计数问题的上限。最后，我们还证明，对于任何非 Clifford 门 G，在 Clifford+ G 门集上优化 G 计数是 NP 难题，其中我们只需要在运算符范数中的某个小距离内匹配目标单元。
CSE 流应用物理学放大 (22PHYS12/22 ...
量子信息与量子计算原理：量子计算简介、摩尔定律及其终结、经典计算与量子计算之间的差异。量子比特的概念及其属性。布洛赫球对量子比特的表示。单量子比特和双量子比特。扩展到 N 量子比特。狄拉克表示和矩阵运算：0 和 1 状态的矩阵表示、恒等运算符 I、将 I 应用于 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态、泡利矩阵及其对 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态的运算、矩阵共轭 i) 和转置 ii) 的解释。酉矩阵 U、示例：行矩阵和列矩阵及其乘法（内积）、概率和量子叠加、规范化规则。正交性、正交性。数值问题量子门：单量子比特门：量子非门、泡利 - X、Y 和 Z 门、阿达玛门、相位门（或 S 门）、T 门多量子比特门：受控门、CNOT 门（针对 4 种不同输入状态的讨论）。交换门、受控 -Z 门、Toffoli 门的表示。