Quantum computing is in an era of limited resources. Current hardware lacks high fidelity gates, long coherence times, and the number of computational units required to perform meaningful computation. Contemporary quantum devices typically use a binary system, where each qubit exists in a superposition of the $\ket{0}$ and $\ket{1}$ states. However, it is often possible to access the $\ket{2}$ or even $\ket{3}$ states in the same physical unit by manipulating the system in different ways. In this work, we consider automatically encoding two qubits into one four-state qu\emph{quart} via a \emph{compression scheme}. We use quantum optimal control to design efficient proof-of-concept gates that fully replicate standard qubit computation on these encoded qubits. We extend qubit compilation schemes to efficiently route qubits on an arbitrary mixed-radix system consisting of both qubits and ququarts, reducing communication and minimizing excess circuit execution time introduced by longer-duration ququart gates. In conjunction with these compilation strategies, we introduce several methods to find beneficial compressions, reducing circuit error due to computation and communication by up to 50\%. These methods can increase the computational space available on a limited near-term machine by up to 2x while maintaining circuit fidelity.


翻译:量子计算正处于资源受限时代。当前硬件缺乏高保真门、长相干时间以及执行有意义计算所需数量的计算单元。现代量子设备通常使用二进制系统,其中每个量子比特存在于$\ket{0}$和$\ket{1}$态的叠加中。然而,通过不同方式操控系统,通常可以在同一物理单元中访问$\ket{2}$甚至$\ket{3}$态。在本工作中,我们考虑通过一种\emph{压缩方案}将两个量子比特自动编码为一个四态量子比特(qu\emph{quart})。我们利用量子最优控制设计高效的概念验证门,以完全复制这些编码量子比特上的标准量子比特计算。我们将量子比特编译方案扩展到任意混合基数系统(同时包含量子比特和四态量子比特),实现高效路由,从而减少通信开销,并最小化由长持续时间的四态量子比特门引入的额外电路执行时间。结合这些编译策略,我们提出若干方法寻找有益压缩方案,将计算与通信导致的电路误差降低最多50%。这些方法可在保持电路保真度的同时,将受限近中期设备上的可用计算空间提升至2倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
43+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
4+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
8+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
8+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
43+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员