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Communication-efficient distributed inverse Quantum Fourier Transform
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AI
DOI：10.1016/j.future.2026.108815.png)
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摘要
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分布式量子计算的可扩展性目前受限于物理、技术和架构约束，阻碍了在单个量子处理器中集成大量量子比特。因此，分布式量子计算（DQC）作为一种可行的替代方案出现，旨在互连多个较小的量子处理单元（QPUs）以共同操作全局量子态。虽然该范式支持可扩展架构，但引入了显著的通信开销，源于远距离节点间非局域量子操作的成本。本研究提出了一种在由 P 个节点组成的量子网络上执行逆量子傅里叶变换（iQFT）的分布式方案，每个节点托管 Q 个量子比特，可在全局寄存器（大小为 n = P ⋅ Q）上执行。此外，我们引入了一种基于阈值驱动的剪枝策略的通信高效变体，称为通信视界，该策略利用受控相位旋转的指数衰减重要性，安全地省略影响可忽略的远程门。通过减少节点间量子交互数量，所提方法在严格限制的近似误差范围内显著降低了分布式iQFT的量子通信需求。关键在于，我们证明该方法从根本上改变了算法的缩放方式：每个节点的纠缠资源消耗饱和至常数，将全局通信复杂度从二次 O ( P 2 ) 降至线性 O ( P ) 。由于iQFT是许多量子算法的关键构建模块，本文提出的技术直接有助于提升分布式量子计算的实用性和可扩展性。
Keyword:
Distributed quantum computing
Quantum Fourier Transform
Quantum algorithms
Quantum communication
期刊
F
IF:
6.1
论文数:
6.9K
被引数:
2.3W
机构
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