Ricerca
Taglio di circuiti a legame finito consapevole delle capacità di entanglement per la computazione quantistica distribuita
La computazione quantistica distribuita ripartisce tra componenti con risorse limitate i carichi di lavoro che superano la capacità di un singolo processore. Il circuit cutting consente questa scompos

- arXiv
- 2610.14580
- Pubblicato
- 2026-10-10
- Autori
- Weidong Liu, Qingqing Jiang, Yufu Liu, Ruiqing He, Jiandong Shang, Hengliang Guo, Qiang Chen
Abstract degli autori
La computazione quantistica distribuita ripartisce tra componenti con risorse limitate i carichi di lavoro che superano la capacità di un singolo processore. Il circuit cutting consente questa scomposizione, ma la sua efficacia dipende dalla scelta della partizione. Presentiamo SACE, un framework di partizionamento dei circuiti consapevole della simulazione, con screening consapevole della capacità di entanglement. EP-Cost seleziona le partizioni usando un proxy della capacità di entanglement dipendente dai parametri e il costo di implementazione nativa. In presenza di vincoli di ricostruzione, un affinamento a dimensione di legame finita seleziona il candidato che minimizza la discrepanza del sottocircuito peggiore tra simulazioni MPS normalizzate alle dimensioni di legame $χ$ e $2χ$. In 14 spazi di candidati su piccola scala enumerati esaustivamente, le selezioni effettuate con un algoritmo genetico guidato da EP-Cost raggiungono un overhead della decomposizione nativa in quasi-probabilità (QPD) co-ottimale, con una correlazione di Spearman mediana all’interno dei circuiti pari a 0,9965 tra EP-Cost e overhead QPD. A parità di numero di tagli, EP-Cost riduce l’overhead QPD di $25.20\times$ e $16.89\times$ rispettivamente per circuiti QFT a 8 e 9 qubit, e migliora la ricostruzione campionata. Per la QFT approssimata a 12 qubit, la ricostruzione deterministica riduce l’errore assoluto medio delle osservabili di Pauli in tutte e sei le condizioni a bassa dimensione di legame e la distanza di variazione totale in cinque. Con cinque tagli e 7.776 termini QPD, SACE ottiene i risultati migliori su tutte e quattro le metriche di ricostruzione in quattro delle sei condizioni. A 24 qubit, SACE migliora l’accuratezza exact-local della QFT in tutte le 30 condizioni definite da istanza e dimensione di legame, rispetto a ciascuno dei metodi di riferimento basati solo su EP-Cost, Kernighan-Lin e spettrali. I confronti sulla QFT a 50 qubit restano favorevoli man mano che migliora la convergenza del riferimento. I circuiti QAOA pesati forniscono evidenze complementari, più sensibili alla dimensione di legame. I benefici dell’affinamento persistono con tre metodi di ricerca; pannelli di candidati più ampi migliorano il proxy ottimizzato senza garantire un errore exact-local inferiore.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
Leggi il paper originale su arXiv