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IBM Quantum Platform

qiskit.circuit.library.hidden_linear_function

qiskit.circuit.library.hidden_linear_function(adjacency_matrix)

GitHub

숨겨진 선형 함수 문제를 해결하기 위한 회로입니다.

2D 숨겨진 선형 함수 문제는 격자에서 가장 가까운 이웃에 있는 요소만 0이 아닌 항목을 갖는 2D 인접 행렬 A에 의해 결정됩니다. 각 행/열은 하나의 이진 변수 xix_i 에 해당합니다.

숨겨진 선형 함수 문제는 다음과 같습니다:

이차식을 고려하십시오

q(x)=i,j=1nxixj (mod 4)q(x) = \sum_{i,j=1}^{n}{x_i x_j} ~(\mathrm{mod}~ 4)

을 설정하고 q(x)q(x) 을 A의 널 공간으로 제한합니다. 그 결과 선형 함수가 생성됩니다.

2i=1nzixi (mod 4)xKer(A)2 \sum_{i=1}^{n}{z_i x_i} ~(\mathrm{mod}~ 4) \forall x \in \mathrm{Ker}(A)

로 설정하고 이 선형 함수(벡터에 해당하는 [z0,...,zn1][z_0, ..., z_{n-1}] )를 복구하는 것이 목표입니다. 여러 가지 해결책이 있을 수 있습니다.

[1에서] 이 회로는 양자 컴퓨터에서 이 문제를 일정한 깊이로 해결하는 반면, 고전 컴퓨터에서 이 문제를 해결하려면 nn 에 따라 대수적으로 증가하는 회로가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 이 회로는 얕은 회로의 양자 이점을 보여주는 예입니다.

레퍼런스 회로:

from qiskit.circuit.library import hidden_linear_function
A = [[1, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 1]]
circuit = hidden_linear_function(A)
circuit.draw('mpl')
이전 코드에서 출력한 회로도입니다.

매개변수

adjacency_matrix (list |ndarray) – 대칭적인 n×n 크기의 0-1 목록으로 구성된 목록. n은 큐비트의 개수가 될 것이다.

레이즈

CircuitError – A가 대칭이 아닐 경우.

리턴 유형

QuantumCircuit

참조:

[1] S. Bravyi, D. Gosset, R. Koenig, 얕은 회로를 통한 양자 이점, 2017. arXiv:1704.00690

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