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सार
माप-आधारित क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम रिपीटर्स सहित विभिन्न क्वांटम सूचना प्रसंस्करण कार्यों के लिए ग्राफ़ राज्य बहुमुखी संसाधन हैं। हालाँकि टाइप- II फ़्यूज़न गेट छोटे ग्राफ़ राज्यों को मिलाकर ग्राफ़ राज्यों की सभी-ऑप्टिकल पीढ़ी को सक्षम बनाता है, लेकिन इसकी गैर-नियतात्मक प्रकृति बड़े ग्राफ़ राज्यों की कुशल पीढ़ी में बाधा डालती है। इस कार्य में, हम पायथन पैकेज OptGraphState के साथ, किसी दिए गए ग्राफ़ स्थिति की फ़्यूज़न-आधारित पीढ़ी को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने के लिए एक ग्राफ़-सैद्धांतिक रणनीति प्रस्तुत करते हैं। हमारी रणनीति में तीन चरण शामिल हैं: लक्ष्य ग्राफ़ स्थिति को सरल बनाना, फ़्यूज़न नेटवर्क बनाना और फ़्यूज़न के क्रम का निर्धारण करना। इस प्रस्तावित पद्धति का उपयोग करते हुए, हम यादृच्छिक ग्राफ़ और विभिन्न प्रसिद्ध ग्राफ़ के संसाधन ओवरहेड्स का मूल्यांकन करते हैं। इसके अतिरिक्त, हम उपलब्ध संसाधन स्थितियों की सीमित संख्या को देखते हुए ग्राफ़ स्थिति निर्माण की सफलता की संभावना की जांच करते हैं। हम उम्मीद करते हैं कि हमारी रणनीति और सॉफ्टवेयर शोधकर्ताओं को फोटोनिक ग्राफ राज्यों का उपयोग करने वाली प्रयोगात्मक रूप से व्यवहार्य योजनाओं को विकसित करने और उनका आकलन करने में सहायता करेंगे।
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द्वारा उद्धृत
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- स्रोत: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-12-20-1212/
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