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量子物理

arXiv:2507.12765v1 (quant-ph)
[提交于 2025年7月17日 ]

标题: 控制硬件中常深度时间演化电路的高效经典处理

标题: Efficient Classical-Processing of Constant-Depth Time Evolution Circuits in Control Hardware

Authors:Akhil Francis, Abhi D. Rajagopala, Norm M. Tubman, Katherine Klymko, Kasra Nowrouzi
摘要: 提高量子算法运行时间性能涉及多种策略,例如减少量子门数量、减少测量次数、QPU技术的进步以实现更快的门操作,或优化经典处理。 这项工作专注于后者,特别是通过硬件辅助的参数化电路执行(PCE)来减少经典处理和编译时间,以计算量子系统的动态属性。 PCE之前已在QCVV协议中得到验证,该协议利用了结构电路等价性。 我们展示了这种方法在使用结构等价的时间演化电路计算量子多体系统的动态属性中的适用性,具体是通过Cartan分解生成的恒定深度电路计算自旋模型的相关函数。 对于横场XY(最多6个站点)和海森堡自旋模型(最多3个站点)中的自旋-自旋相关函数进行实现,我们观察到与标准编译方法相比,运行时间减少了高达50%。 这突显了带有硬件辅助PCE的时间演化电路的适应性,可能有助于缓解近期量子算法中的经典瓶颈。
摘要: Improving quantum algorithms run-time performance involves several strategies such as reducing the quantum gate counts, decreasing the number of measurements, advancement in QPU technology for faster gate operations, or optimizing the classical processing. This work focuses on the latter, specifically reducing classical processing and compilation time via hardware-assisted parameterized circuit execution (PCE) for computing dynamical properties of quantum systems. PCE was previously validated for QCVV protocols, which leverages structural circuit equivalencies. We demonstrate the applicability of this approach to computing dynamical properties of quantum many-body systems using structurally equivalent time evolution circuits, specifically calculating correlation functions of spin models using constant-depth circuits generated via Cartan decomposition. Implementing this for spin-spin correlation functions in Transverse field XY (up to 6-sites) and Heisenberg spin models (up to 3-sites), we observed a run-time reduction of up to 50\% compared to standard compilation methods. This highlights the adaptability of time-evolution circuit with hardware-assisted PCE to potentially mitigate the classical bottlenecks in near-term quantum algorithms.
主题: 量子物理 (quant-ph) ; 新兴技术 (cs.ET)
引用方式: arXiv:2507.12765 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2507.12765v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.12765
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Abhi Rajagopala [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 7 月 17 日 03:40:08 UTC (134 KB)
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