Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.185
Aluno: Ana Sofia Moreira de Lira
Orientador: Prof. Adenilton José da Silva
Título: Comparative Study of Quantum State Preparation Methods in Sparse Isometry Decomposition
Data: 06/02/2025
Hora/Local: 14h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a aluna
Banca Examinadora:
Prof. Stefan Michael Blawid (UFPE / Centro de Informática)
Profa. Nadja Kolb Bernardes (UFPE / Departamento de Física)
Prof. Israel Ferraz de Araújo ( Yonsei University)
Prof. Adenilton José da Silva (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Inicializar uma isometria em um circuito quântico é uma tarefa fundamental, porém desafiadora, especialmente no contexto de preparação eficiente de estados e otimização de recursos. Neste trabalho, apresentamos uma análise comparativa da Decomposição de Householder aplicada à decomposição de isometrias, utilizando três métodos distintos de preparação de estado—Pivot, Merge e Low Rank. O estudo investiga como cada método impacta o desempenho da decomposição de isometrias, com foco em métricas-chave, como o número de portas CNOT e a profundidade do circuito. Para fornecer uma avaliação abrangente, analisamos variações no tamanho da matriz e nos níveis de esparsidade, capturando os efeitos da complexidade estrutural nos requisitos de recursos.
Nossos resultados mostram que o método de preparação de estado Merge geralmente supera as outras duas abordagens, especialmente em termos de escalabilidade e eficiência em portas lógicas. Com base nesses resultados, comparamos o método com melhor desempenho, Merge, com a implementação de decomposição de isometrias disponível no Qiskit, uma das bibliotecas de computação quântica mais amplamente utilizadas. A análise demonstra que, para isometrias envolvendo até 6 qubits, a implementação do Qiskit apresenta desempenho superior. No entanto, além desse limite, o método proposto revela-se mais eficiente, particularmente para isometrias altamente esparsas ou caracterizadas por um número reduzido de colunas. Este trabalho destaca o potencial para otimizar decomposições de isometrias em cenários onde a esparsidade e restrições estruturais são fatores críticos. Esses resultados contribuem para o avanço das técnicas de preparação de estados e oferecem insights sobre como melhorar a eficiência de circuitos quânticos em aplicações de processamento de informação quântica.
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