Ein Simulator für dünnbesetzte und abgeschnittene Zustandsvektoren in Peaked-Schaltungen

Zusammenfassung

In einer Klasse von Quantenschaltkreisen, die als gepeakte Schaltkreise bekannt sind, besteht das Ziel darin, den wahrscheinlichsten Bitstring am Ausgang des Schaltkreises vorherzusagen. Da diese Schaltkreise so ausgelegt sind, dass sie eine scharfe Spitze in ihrer Ausgabeverteilung aufweisen, sollte es prinzipiell möglich sein, sie mithilfe eines abgeschnittenen Zustandsvektors mit einer begrenzten Anzahl von Termen oder einem Bruchteil der gesamten Wahrscheinlichkeitsmasse zu simulieren. Diese approximative Simulation kann auf einem klassischen Computer mit einer dünnbesetzten Darstellung durchgeführt werden, die nur die von Null verschiedenen Amplituden des Zustandsvektors speichert, im Gegensatz zu den dichten Darstellungen, die in den meisten Quantensimulatoren üblich sind. Aus Effizienzgründen sollten alle Operationen am Zustandsvektor weitestgehend vektorisiert werden, und falls verfügbar, kann auch Hardwarebeschleunigung eingesetzt werden. Diese Arbeit beschreibt, wie diese Anforderungen in einer Open-Source-Implementierung erfüllt wurden, und diskutiert deren Leistungsfähigkeit sowie Grenzen.

English

In a class of quantum circuits known as peaked circuits, the goal is to predict the most probable bit string at the output of the circuit. Since these circuits are designed to have a sharp peak in their output distribution, in principle it should be possible to simulate them using a truncated state vector with a limited number of terms, or a fraction of the total probability mass. This approximate simulation can be carried out on a classical computer with a sparse representation that stores only the nonzero amplitudes of the state vector, in contrast to the dense representations that are common in most quantum simulators. For efficiency, all operations on the state vector should be vectorized to the furthest possible extent and, if available, hardware acceleration can also be used. This work describes how these requirements were met in an open-source implementation, and discusses its performance and limitations.