变分分布式量子电路中优化复杂度的通用配置

分布式量子计算目前是扩展量子处理器规模最具前景的途径之一。现有方案通常将量子电路划分为由多个量子比特组成的计算核心,其中核心间连接拓扑对确保可扩展性起关键作用。因此,确定最优配置(定义为能以最小电路深度实现最大电路复杂度的排布方案)成为核心设计挑战。该研究团队通过解析推导与数值模拟证明:在变分分布式电路中,对于任意核心间通信拓扑,存在着分配单量子比特门与双量子比特门的通用最优配置。其证明基于由Weinstein等人提出的马尔可夫矩阵复杂度度量方法,该方法可量化量子态向哈尔测度的收敛速率。最后,研究人员通过数值计算与文献2提出的成熟 Majorization 判据进行对比,验证了理论预测的正确性。

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