РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ПОДГОТОВКИ НАЧАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ КУБИТОВ С УЧЕТОМ ОГРАНИЧЕНИЙ СОВРЕМЕННЫХ КВАНТОВЫХ КОМПЬЮТЕРОВ

EDX: FCJOXG

Подготовка произвольного начального состояния системы кубитов является важной и ак-туальной задачей квантовых вычислений. Ее значимость обуславливается тем, что многие квантовые алгоритмы требуют предварительной загрузки классических данных на квантовые устройства. Соответственно, вычислительные затраты на загрузку данных могут накладывать ограничения на возможное квантовое ускорение, а точность подготовленного состояния влияет на корректность результатов алгоритмов. В данной работе рассмотрены несколько актуальных подходов к подготовке начального состояния, а также их алгоритмическая трансляция в язык QASM с учетом топологии и базисных наборов гейтов современных квантовых компьютеров. Проведены эксперименты на симуляторе идеального квантового компьютера и симуляторе зашумленного квантового компьютера с характеристиками реальной системы, по результатам которых проведено сравнение теоретических и практических оценок точности, глубины и размеров квантовых схем рассматриваемых алгоритмов.

Ключевые слова: квантовые вычисления, подготовка квантового состояния, трансляция, QASM.

Список литературы

1.            Hur Т., Kim L., Park D. К. Quantum convolutional neural network for classical data classification // Quantum Machine Intelligence. 2022, 4(1), 3.

2.            Barenco A. et al. Stabilization of quantum computations by symmetrization // SIAM Journal on Computing. 1997, 26(5), 1541-1557.

3.            Harrow A. W., Hassidim A., Lloyd S. Quantum algorithm for linear systems of equations // Physical review letters. 2009, 103(15), 150502.

4.            Sun X. et al. Asymptotically optimal circuit depth for quantum state preparation and general unitary synthesis // IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2023, 42(10), 3301-3314.

5.            Araujo I. F. et al. A divide-and-conquer algorithm for quantum state preparation // Scientific reports. 2021, 11(1), 6329.

6.            Sim S., Johnson P. D., Aspuru-Guzik A. Expressibility and entangling capability of parameterized quantum circuits for hybrid quantum-classical algorithms // Advanced Quantum Technologies. 2019, 2(12), 1900070.

7.            Cross A. W. et al. Open quantum assembly language // arXiv preprint arXiv: 1707.03429. 2017.

8.            IBM Quantum. [Electron. Res.]: https://quantum.ibm.com.

9.            Barenco A. et al. Elementary gates for quantum computation // Physical review A. 1995, 52(5), 3457.

10.          Shende V. V., Bullock S. S., Markov I. L. Synthesis of quantum logic circuits // Proceedings of the 2005 Asia and South Pacific Design Automation Conference. 2005, 272-275.

11.          Qiskit. [Electron. Res.]: https://github.com/Qiskit.

12.          Luo J., Li L. Circuit complexity of sparse quantum state preparation // arXiv preprint arXiv:2406.16142. 2024.