Preparing problems for execution on quantum computers can require many compilation steps. Automated compilation software is useful not only for easier and faster problem execution, but also for facilitating the comparison between different algorithmic choices. Here we describe mat2qubit, a Python package for encoding several classes of classical and quantum problems into qubit representations. It is intended for use especially on Hamiltonians and functions defined over variables (e.g. particles) with cardinality larger than 2. More specifically, mat2qubit may be used to compile bosonic, phononic/vibrational, and spin-$s$ problems, as well as classical problems such as graph coloring, routing, scheduling, and classical linear algebra more generally. In order to facilitate numerical analyses and ease of programmability, a built-in computer algebra system (CAS) allows for fully symbolic preparation and manipulation of problems (with symbolic operators, symbolic coefficients, and symbolic particle labels) before the final compilation into qubits is performed. We expect this code to be useful in the preparation and analysis of various classes of physics, chemistry, materials, and optimization problems for execution on digital quantum computers.


翻译:在量子计算机上准备执行问题可能需要许多编译步骤。 自动编译软件不仅对更容易和更快地执行问题有用,而且对便利不同算法选择之间的比较也有用。 在这里, 我们描述用于将数类古典和量子问题编码成qubit表示法的 mat2qubit 软件, 特别是用于汉密尔顿人, 以及根据主要值大于2的变量( 如粒子)界定的功能 。 更具体地说, mat2quit 可用于编集bosonic、 phononic/vibrical 和spin-$sy-$$的问题, 以及古老问题, 如图表颜色、 路由、 日程安排和古典线性线性代数等。 为了便利数字分析和简化程序, 内置计算机代数系统( CAS) 允许在最后编译成qubital 计算机进行完全象征性的准备和操作问题( 与象征性操作者、 象征性的系数和象征性的粒子标签) 。 我们期望该代码可用于编写和分析各种物理、化学、化学、材料和优化问题。

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