量子门电路开销——T门、clifford门、toffoli门、fredkin门
在量子计算中,T门的成本比Clifford门高出很多倍的原因与量子计算中纠错的实现、物理门操作的复杂性以及容错量子计算架构中的成本评估有关。以下是几个关键原因,解释了为什么 T 门的成本在量子计算中远远高于 Clifford 门:
1. T 门和 Clifford 门的定义与区别
-
Clifford 门:这是量子计算中一个重要的门集合,包括 Hadamard 门(H)、相位门(S)、Pauli 门(X、Y、Z)和 CNOT 门等。这些门操作都能被高效地实现,且它们构成了所谓的 Clifford 群。Clifford 门之间的组合保持量子态的稳定性,因此它们相对容易实现,尤其是在容错量子计算中。
-
T 门:T 门是非 Clifford 门,也叫 π/8 门,属于 Clifford+T 库的非 Clifford 操作。T 门在量子计算中至关重要,因为 Clifford 门集本身不能实现通用量子计算,T 门的引入使得该门集合具备了通用性(能够执行任意量子算法)。然而,T 门比 Clifford 门更难以实现。
2. T 门的实现涉及较高的纠错成本
在实际的量子计算硬件中,由于量子比特(qubits)受到环境噪声和退相干的影响,量子计算需要通过 容错量子计算 来处理这些错误。容错量子计算依赖于量子纠错码,如表面码(surface code),来对量子操作进行保护。
-
Clifford 门:在一些纠错码(如表面码)中,Clifford 门可以通过稳定子操作(stabilizer operations)直接执行。这些门操作往往能在少量的资源开销下实现。例如,Hadamard 门和 CNOT 门在表面码中通常可以通过简单的逻辑操作实现,不需要复杂的纠错步骤。
-
T 门:与此不同,T 门无法直接通过 Clifford 操作和稳定子逻辑实现。T 门需要通过所谓的 “magic state distillation” 来实现,这是一种特别的量子态准备过程。在这过程中,需要准备特定的量子态(称为 magic state),并通过纠错机制将其转化为高保真度的 T 门。这种 distillation 过程是非常昂贵的,需要多次的量子纠错步骤和大量的物理量子比特。
3. Magic State Distillation 的高成本
Magic state distillation 是实现 T 门的核心技术,而这个过程是高成本的,原因包括:
-
高重复率:要实现足够高保真度的 T 门操作,通常需要大量的 magic states。由于每次的 distillation 都不是完美的,必须重复多次操作才能获得所需的高精度量子态。这个过程需要大量的物理量子比特和多次纠错操作。
-
高资源消耗:每次 distillation 过程需要消耗大量的量子比特、量子纠错操作以及时间,来生成更高保真度的 T 门。根据具体的架构设计,magic state distillation 的成本可能比 Clifford 门高出 100 倍甚至更多。
4. 物理门实现的复杂性
-
Clifford 门:由于 Clifford 门可以通过简单的量子逻辑操作直接实现,因此其物理实现相对简单且资源开销较低。例如,CNOT 门和 Hadamard 门在许多量子计算架构中都可以通过单个步骤直接实现。
-
T 门:T 门在物理实现中通常需要更多的复杂操作。尤其是在基于表面码的量子计算中,T 门往往需要通过大量的辅助步骤和纠错来实现,因此在硬件资源(如物理量子比特和操作次数)上的开销远高于 Clifford 门。
5. 量子纠错的门操作时间和精度要求
-
Clifford 门:Clifford 门的实现通常能在较低的精度要求下运行,因为这些门的噪声可以通过纠错码更容易地纠正。由于纠错较为简单,门操作的时间和保真度相对较低。
-
T 门:T 门由于其更复杂的实现机制,要求更高的操作精度和更长的纠错过程。实现容错的 T 门通常需要极高的保真度,且纠错时间较长,导致了整体开销的增加。
6. 门的层级
T 门的额外开销还源于量子电路的层级。在容错量子计算中,Clifford+T 门库用于通用计算,但每个 T 门的引入会使得电路变得更加复杂。T 门不仅仅是额外的一个操作,它还增加了电路的深度,需要更多的纠错资源。通常,量子计算中每个 T 门都相当于一层新的纠错操作,而 Clifford 门通常可以高效平行化处理。
7. 结论
综上所述,T 门的成本比 Clifford 门高出 100 多倍的原因在于 T 门的复杂实现方式。它无法直接在纠错码中高效实现,需要依赖昂贵的 magic state distillation 过程。此外,T 门的实现涉及高昂的物理资源、纠错操作和操作精度要求,因此与较为简单的 Clifford 门相比,T 门在量子计算中的实现成本显著更高。
在量子计算领域的研究中,如何优化 T 门的实现以及减少其对资源的需求是一个重要的研究方向。
在量子计算中,不同的量子门有不同的实现成本。量子门的成本通常与硬件实现的复杂度、纠错要求、物理比特数和操作次数等因素有关。接下来,我们对 S 门、Fredkin 门 和 Toffoli 门 的开销进行详细比较。
1. S 门(相位门)
定义和作用:
- S 门 是 Clifford 门集合中的一员,也称为相位门。它将量子态中的相位旋转π/2。
- 矩阵表示为:
- 作用: S 门是单量子比特门,用于将量子态的相位增加 π2\frac{\pi}{2}2π。它属于 Clifford 门集合,可以在大多数容错量子计算方案中高效地实现。
开销:
- 低成本: 在基于表面码(surface code)等量子纠错码的架构中,S 门是 Clifford 门,它可以直接通过稳定子操作来实现,且不需要额外的纠错操作或复杂的辅助比特。因此,它的开销相对较低。
- 无需复杂的纠错: S 门属于 Clifford 门,因此能够与许多量子纠错码兼容,不需要像 T 门那样的 magic state distillation。
- 实现难度: 在物理上,S 门只需单量子比特操作,在当前主流量子计算硬件中实现难度较低。
2. Fredkin 门(控制交换门)
定义和作用:
- Fredkin 门 是一种三量子比特门,也称为 控制交换门(CSWAP),它根据控制位的状态交换两个目标比特的值。
- Fredkin 门的作用是:
- 如果控制位为 1,则交换两个目标比特;
- 如果控制位为 0,保持不变。
- Fredkin 门的矩阵表示较为复杂,它可以用更基础的量子门(如 CNOT 门和 Toffoli 门)进行分解。
开销:
- 中等至高成本: Fredkin 门是一个三比特门,因此在物理实现中,它需要更复杂的量子比特间耦合和更多的控制电路。其成本高于单量子比特门或双量子比特门(如 CNOT)。
- 逻辑门分解: 实际上,Fredkin 门可以用一组 Clifford 门和非 Clifford 门(如 Toffoli 门或 CNOT 门)进行分解,因此其具体开销取决于如何分解。例如,Fredkin 门可以用 2 个 Toffoli 门来实现,而每个 Toffoli 门需要多个 CNOT 门和辅助比特,因此会带来额外的开销。
- 纠错成本: 在容错量子计算中,Fredkin 门由于涉及三个量子比特,因此需要更多的纠错操作。这意味着需要更多的物理量子比特来支持纠错,使得 Fredkin 门的资源开销更高。
3. Toffoli 门(控制控制非门,CCNOT)
定义和作用:
- Toffoli 门 是一种常用的三比特量子门,也叫 CCNOT 门,它是一个控制控制非门(Controlled-Controlled-NOT)。
- 当两个控制位均为 1 时,Toffoli 门会对目标位执行 NOT 操作。
- 当其中任一控制位为 0 时,目标位保持不变。
- Toffoli 门是一种非 Clifford 门,广泛用于量子计算中的经典逻辑操作(如可逆计算和量子算法中的算术操作)。
开销:
- 高成本: Toffoli 门在容错量子计算中属于非 Clifford 门,因此比 Clifford 门开销更高。实现 Toffoli 门通常需要通过 Clifford 门和 T 门的组合来实现。
- 分解: 在没有直接硬件实现的情况下,Toffoli 门通常需要多个 CNOT 门和 T 门来实现。具体来说,标准分解可能需要 6 个 CNOT 门、4 个 T 门和 1 个 T 门逆操作(T†)。因此,Toffoli 门的实际实现成本远高于双量子比特门(如 CNOT)。
- 纠错开销: Toffoli 门的高成本还来自于其纠错需求。由于它涉及多个量子比特和复杂的逻辑运算,因此需要更高的保真度和更多的纠错资源,特别是涉及 T 门的操作时,纠错成本尤其高(如前文提到的 magic state distillation 过程)。
总结:
相关文章:

量子门电路开销——T门、clifford门、toffoli门、fredkin门
在量子计算中,T门的成本比Clifford门高出很多倍的原因与量子计算中纠错的实现、物理门操作的复杂性以及容错量子计算架构中的成本评估有关。以下是几个关键原因,解释了为什么 T 门的成本在量子计算中远远高于 Clifford 门: 1. T 门和 Cliffo…...
C++之《剑指offer》学习记录(1):类型转换关键字
笔者最近在找工作时,无意间读到了一本名为《剑指offer》的书,粗略翻阅了一下,感觉这将会是一本能让我不再苦恼于笔试和面试“手搓代码”的书。故笔者写下该系列博客记录自己的学习历程,希望能和这本书的读者朋友们一起交流学习心得…...

【Linux】平台设备驱动
在设备驱动模型中,引入总线的概念可以对驱动代码和设备信息进行分离。但是驱动中总线的概念是软件层面的一种抽象,与我们SOC中物理总线的概念并不严格相等。 物理总线:芯片与各个功能外设之间传送信息的公共通信干线,其中又包括数…...

【Linux】命令行参数环境变量
文章目录 命令行参数环境变量环境变量的概念常见环境变量查看环境变量测试PATH修改PATH HOME和环境变量相关的命令环境变量是如何被组织的通过系统调用putenv和getenv获取或设置环境变量环境变量通常是具有全局属性的普通变量与环境变量的区别 命令行参数 main函数有三种形式&…...

libaom 源码分析:twopass_encoder.c 文件
libaom libaom 是 AOMedia(开放媒体联盟)开发的一个开源视频编解码器库,它是 AV1 视频压缩格式的参考实现,并被广泛用于多种生产系统中。libaom 支持多种功能,包括可扩展视频编码(SVC)、实时通信…...
ruoyi同时支持mysql+sqlserver+oracle+postgresql
需求背景 最近需要一个小demo,项目中需要同时连接sqlserver和mysql数据库。 操作教程 1、pom.xml -- 修改common/pom.xml<!-- 动态数据源 --> <dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-star…...

微信小程序绘制轨迹
1、map | uni-app官网 根据官网描述:通过从数据库获取POI数据,并通过 uni-id-common 内的路线规划API,计算路线、距离、时间。 2、 <map style"width:100%;height:96%;" id"myMap" :scale"scale" :longi…...

UNION 联合查询
1.UNION ALL联合查询 同样为了演示方便,先向 teacher 表插入多条测试数据: INSERT INTO teacher (name,age,id_number,email) VALUES (姓名一,17,42011720200604077X,NULL), (姓名二,18,42011720200604099X,123qq.com), (姓名三,19,42011720200604020X…...

blender 理解 积木组合 动画制作 学习笔记
一、学习blender视频教程链接 案例2:积木组合_动画制作_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1Bt4y1E7qn?vd_sourced0ea58f1127eed138a4ba5421c577eb1&p10&spm_id_from333.788.videopod.episodes 二、说明 之前已经学习了如何制作积木组…...
关于 FreeSWITCH mod_sofia 注册过期时间的测试
FreeSWITCH 版本:1.10.12,以下简称 Fs SIP 终端:Eyebeam 1.5.14.4 Eyebeam 设置注册的过期时间为 30 Fs 设置为 120,下面是详细配置: <param name"sip-force-expires-max" value"120"/>…...

【LeetCode:349. 两个数组的交集 + 哈希表】
🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨ 🌲 作者简介:硕风和炜,…...

根据语音生成视频33搜帧
33搜帧,是一个能根据语音生成视频的网站,33搜帧 - 视频帧画面搜索引擎 33搜帧是一个使用AI技术构建的视频帧画面搜索引擎,和一般素材平台通过视频标签来搜索视频不同,33搜帧能搜索到视频素材中的每一帧画面,这个功能可…...
目标检测数据集图片及标签同步锐化
在目标检测任务中,数据集的质量直接影响到模型的性能。数据增强作为提升数据集多样性和模型泛化能力的常用手段,在图像处理过程中扮演着重要角色。锐化(Sharpening)技术是常见的图像增强方法之一,能够突出图像中的细节…...
滚雪球学Redis[6.4讲]:Redis消息队列:构建高效的消息通信与任务调度系统
全文目录: 🎉前言🚦Redis消息队列的使用场景🐳1. 异步任务处理🐋2. 任务调度🐬3. 模块解耦 ⚙️实现发布/订阅模型🐟️1. 发布者发布消息🐠2. 订阅者订阅频道🐡3. 实际应…...

《计算机视觉》—— 换脸
效果如下: 完整代码: import cv2 import dlib import numpy as npJAW_POINTS list(range(0, 17)) RIGHT_BROW_POINTS list(range(17, 22)) LEFT_BROW_POINTS list(range(22, 27)) NOSE_POINTS list(range(27, 35)) RIGHT_EYE_POINTS list(range(36…...

【JavaEE初阶】深入透析文件-IO关于文件内容的操作(四种文件流)
前言 🌟🌟本期讲解关于CAS的补充和JUC中有用的类,这里涉及到高频面试题哦~~~ 🌈上期博客在这里:【JavaEE初阶】文件-IO之实现文件系统的操作如何进行实现-CSDN博客 🌈感兴趣的小伙伴看一看小编主页&…...
复习:react 中的 refs,怎么使用,有哪些使用场景
在 React 中,refs(引用)是一个重要的特性,它允许开发者直接访问 DOM 元素或者 React 组件的实例。以下是对 React 中 refs 的使用及其使用场景的详细解释: 一、refs 的使用方法 字符串引用 在早期的 React 版本中,可以通过字符串来设置 ref。然而,这种方法已经被废弃,…...

Python OpenCV精讲系列 - 目标检测与识别深入理解(二十)
💖💖⚡️⚡️专栏:Python OpenCV精讲⚡️⚡️💖💖 本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识…...
golang中的上下文
背景 在Go语言中,使用context包来管理跨API和进程间的请求生命周期是常见的做法。特别是在涉及到并发编程时,如启动协程(goroutine)来处理异步任务,正确地传递和监听context变得尤为重要。比如,在gin框架中…...

Navigation2 算法流程
转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/405670882 此文仅作学习笔记 启动流程 在仿真环境中启动导航包的示例程序,执行nav2_bringup/bringup/launch/tb3_simulation_launch.py文件。ROS2的launch文件支持采用python语言来编写以支持更加复杂的功能,本文件…...

【JVM】- 内存结构
引言 JVM:Java Virtual Machine 定义:Java虚拟机,Java二进制字节码的运行环境好处: 一次编写,到处运行自动内存管理,垃圾回收的功能数组下标越界检查(会抛异常,不会覆盖到其他代码…...

CMake 从 GitHub 下载第三方库并使用
有时我们希望直接使用 GitHub 上的开源库,而不想手动下载、编译和安装。 可以利用 CMake 提供的 FetchContent 模块来实现自动下载、构建和链接第三方库。 FetchContent 命令官方文档✅ 示例代码 我们将以 fmt 这个流行的格式化库为例,演示如何: 使用 FetchContent 从 GitH…...

浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求,本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置,浪潮网络设备在高速项目很少,通…...
【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法
文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数(函数作为参数、返回值) 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数(Lambda函…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的
修改bug思路: 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑:async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

如何更改默认 Crontab 编辑器 ?
在 Linux 领域中,crontab 是您可能经常遇到的一个术语。这个实用程序在类 unix 操作系统上可用,用于调度在预定义时间和间隔自动执行的任务。这对管理员和高级用户非常有益,允许他们自动执行各种系统任务。 编辑 Crontab 文件通常使用文本编…...

【Linux系统】Linux环境变量:系统配置的隐形指挥官
。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量:setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...
OD 算法题 B卷【正整数到Excel编号之间的转换】
文章目录 正整数到Excel编号之间的转换 正整数到Excel编号之间的转换 excel的列编号是这样的:a b c … z aa ab ac… az ba bb bc…yz za zb zc …zz aaa aab aac…; 分别代表以下的编号1 2 3 … 26 27 28 29… 52 53 54 55… 676 677 678 679 … 702 703 704 705;…...
精益数据分析(98/126):电商转化率优化与网站性能的底层逻辑
精益数据分析(98/126):电商转化率优化与网站性能的底层逻辑 在电子商务领域,转化率与网站性能是决定商业成败的核心指标。今天,我们将深入解析不同类型电商平台的转化率基准,探讨页面加载速度对用户行为的…...

【Qt】控件 QWidget
控件 QWidget 一. 控件概述二. QWidget 的核心属性可用状态:enabled几何:geometrywindows frame 窗口框架的影响 窗口标题:windowTitle窗口图标:windowIconqrc 机制 窗口不透明度:windowOpacity光标:cursor…...