1Microsoft Quantum、米国ワシントン州レドモンド
2Microsoft Quantum、オンタリオ州トロント、カリフォルニア州
3Facebook AI Research、米国ワシントン州シアトル
4オックスフォード大学、オックスフォード、英国
5ハイルブロン数学研究所、ブリストル大学、ブリストル、英国
6バーミンガム大学、バーミンガム、イギリス
7ブリュッセル自由大学、ブリュッセル、ベルギー
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我々は、問題を新しい大きさ近似問題に削減することにより、有限ユニバーサルゲートセットから一般的な単一量子ビットユニタリを近似するための新しい手順を提供し、7/9 倍の系列長の即時改善を達成します。工事の延長 [28]と[15] では、チャネルの確率的な混合を利用してフォールバックを解決できることを示します [13] と大きさの近似問題により、近似コストが 0.23 分の 2 に節約されます。特に、Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$ ゲート セットでは、平均非クリフォード ゲート カウント $1log_2.13(0.56/varepsilon)+2$ と T カウント $1log_5.3(XNUMX/varepsilon)+XNUMX を達成しています。ダイヤモンドノルム精度の混合フォールバック近似を使用した $varepsilon$。
このペーパーでは、これらの新しい洞察に加えて、ゲート近似の全体的な概要を提供します。いくつかの四元数代数に関連する一般的なゲート セットのゲート近似のエンドツーエンド手順を示し、一般的なフォールト トレラント ゲート セット (V、Clifford+T および Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$) を使用した教育的な例を提供します。 。 Clifford+T および Clifford+$sqrt{mathrm{T}}$ ゲート セットの詳細な数値結果も提供します。論文を自己完結型に保つために、整数点の列挙と相対ノルム方程式の解法に関連するアルゴリズムの概要を含めます。付録では、振幅近似問題のさらに多くの応用例と、正確な合成のための改良されたアルゴリズムを提供します。
►BibTeXデータ
►参照
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