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Efficient quantum circuit contraction using tensor decision diagrams
DOI:10.1007/s11227-024-06836-w.png)
摘要
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在当前噪声中等规模量子设备的限制下,高效地在经典计算机上模拟量子电路至关重要。本文在快速张量决策图(FTDD)框架内调整并扩展了两种用于收缩张量网络的方法。这两种方法,即迭代配对和块收缩,利用张量决策图的优点来降低量子电路模拟的时间和空间成本。迭代配对方法最小化了中间图的尺寸,而块收缩算法则高效处理具有重复结构的电路,例如量子行走和Grover算法中发现的电路。实验结果表明,在某些情况下,这些方法在内存使用和执行时间方面显著优于传统的收缩顺序,如顺序和cotengra。此外,基于决策图的模拟工具(如FTDD)的性能优于基于矩阵的模拟工具(如Google张量网络),能够更高效地模拟更大的电路。这些发现表明,基于决策图的方法有潜力改进经典平台上量子电路的模拟。
Keyword:
Quantum circuit simulation
Tensor decision diagrams
Tensor networks
Contraction ordering methods
Quantum computing
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W

