The "Sum-Over-Paths" formalism is a way to symbolically manipulate linear maps that describe quantum systems, and is a tool that is used in formal verification of such systems. We give here a new set of rewrite rules for the formalism, and show that it is complete for "Toffoli-Hadamard", the simplest approximately universal fragment of quantum mechanics. We show that the rewriting is terminating, but not confluent (which is expected from the universality of the fragment). We do so using the connection between Sum-over-Paths and graphical language ZH-calculus, and also show how the axiomatisation translates into the latter. We provide generalisations of the presented rewrite rules, that can prove useful when trying to reduce terms in practice, and we show how to graphically make sense of these new rules. We show how to enrich the rewrite system to reach completeness for the dyadic fragments of quantum computation, used in particular in the Quantum Fourier Transform, and obtained by adding phase gates with dyadic multiples of $\pi$ to the Toffoli-Hadamard gate-set. Finally, we show how to perform sums and concatenation of arbitrary terms, something which is not native in a system designed for analysing gate-based quantum computation, but necessary when considering Hamiltonian-based quantum computation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,目前某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员