QuYBE -- An Algebraic Compiler for Quantum Circuit Compression
QuYBE是一个用于压缩量子线路的开源代数编译器。它已被应用于量子计算机上的海森堡哈密顿量的有效模拟。目前，它可以模拟一维链的时间动力学。它包括用于产生上述的量子线路以及产生压缩电路的模块，其与时间步长无关。它利用杨-巴克斯特方程（YBE）进行压缩。QuYBE使用户能够在量子计算机上无缝设计，执行和分析海森堡哈密顿量的时间动力学。QuYBE是将YBE技术提供给来自多个领域的更广泛的科学家社区的第一步。QuYBE编译器可从https://github.com/ZichangHe/QuYBE获得
2022-12-13 math-ph math.MP quant-ph
Quantum time dynamics of 1D-Heisenberg models employing the Yang-Baxter equation for circuit compression
量子时间动力学（QTD）被认为是在近期量子计算机上实现量子霸权的一个有前途的问题。然而，QTD量子线路随着模拟时间的增加而增长。本研究的重点是模拟具有最近邻相互作用的一维可积自旋链的时间动力学。我们展示了如何利用量子杨-巴克斯特方程来压缩和产生浅量子线路。利用这种压缩方案，量子线路的深度变得与步长无关，并且仅取决于自旋的数量。我们发现，压缩电路的规模与系统大小的二次方，这使得非常大的1-D自旋链的时间动力学的模拟。我们推导出了海森堡哈密顿量的不同特殊情况下的压缩电路表示。我们通过在量子计算机上进行模拟来比较和证明这种方法的有效性。
2021-12-03 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
Deep Circuit Compression for Quantum Dynamics via Tensor Networks
提出基于矩阵乘积算符的编译算法生成压缩电路，在数字量子计算机上进行实时量子模拟，相比相同深度的Trotterization误差更小，并在52量子比特2D Ising传播器上验证了深度压缩和误差减少的效果。
2025-06-25 quant-ph
Compression of quantum shallow-circuit states
针对浅量子电路生成量子信息的存储难题，提出将固定深度电路生成的未知n量子比特态的N个副本压缩至O(n log₂N)（量子）比特混合存储器的方法，实现存储开销最优标度，为量子信息理论与计算提供统一视角。
2025-01-11 quant-ph
Amplitude-Aware Lossy Compression for Quantum Circuit Simulation
量子线路的经典模拟对于评估和验证新量子算法的设计至关重要。然而，量子态振幅的数量随着量子比特的数量呈指数增长，导致模拟的存储器需求呈指数增长。在本文中，我们提出了一种新的数据减少技术，以减少量子线路模拟的内存需求。我们将我们的幅度感知有损压缩技术应用于量子态幅度向量，以计算时间和保真度换取存储空间。实验结果表明，我们的模拟器只需要1/16的原始存储需求，以99.95%的保真度模拟量子傅里叶变换电路。内存需求的减少表明，与没有我们的技术的模拟相比，我们可以在量子线路模拟中增加4个量子比特。此外，对于一些特定的电路，比如Grover的搜索，我们可以将模拟大小增加18个量子位。
2018-11-15 cs.ET quant-ph
Memory-Efficient Quantum Circuit Simulation by Using Lossy Data Compression
为了评估、验证和改进新量子算法或量子计算机的设计，研究人员和开发人员需要评估其正确性和保真度的方法。这需要量子线路模拟的能力。然而，量子态振幅的数量随着量子比特的数量呈指数增长，导致模拟的存储器需求呈指数增长。在这项工作中，我们提出了我们的内存效率的量子线路模拟使用有损数据压缩。我们的经验数据表明，我们减少了内存需求的16.5%和2.24E-06的原始要求QFT和Grover的搜索，分别。这一发现进一步表明，我们可以用0.8 PB的内存模拟高达63个量子位的深量子线路。
2018-11-15 cs.CC cs.ET quant-ph
Quantum Circuit Distillation and Compression
本文提出量子电路蒸馏方法，利用强化学习生成短且抗噪的电路，应用于IQFT和Shor算法，在IBM量子处理器上实现正确计算，并发现近似n量子比特IQFT的通用规则，提升噪声量子处理器性能。
2023-09-05 quant-ph
Near-Optimal Quantum Time Evolution Circuits via Provably Convergent Compression
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST)（慕尼黑量子科学与技术中心）；Yale University（耶鲁大学）
本文提出了一种选择变分优化初始点的配方，保证收敛到具有近最优门复杂度的量子电路，适用于所有局部和翻译不变的哈密顿量，并通过在Kagome晶格上编码Heisenberg反铁磁体的全局受控时间演化来展示方法。
2026-05-16 quant-ph
MPM-QIR: Measurement-Probability Matching for Quantum Image Representation and Compression via Variational Quantum Circuit
Chung Yuan Christian University（中原大学）；National Tsing Hua University（国立清华大学）；National Center for High-performance Computing, National Institutes of Applied Research（国家应用研究研究院高性能计算中心）
MPM-QIR通过变分量子电路实现量子图像压缩与表示，以更高效参数压缩比达到更高重建质量。
2026-01-07 quant-ph
Quantum compression with classically simulatable circuits
University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute for Artificial Intelligence（矢量人工智能研究院）；Canadian Institute for Advanced Research（加拿大高等研究院）
随着我们不断发现当前可用的噪声设备比经典设备具有优势的应用，量子资源的有效利用是非常可取的。量子自动编码器的概念是作为一种用于压缩量子信息以减少资源需求的方式提出的。在这里，我们提出了一种策略来设计量子自动编码器，使用进化算法将量子信息转换为低维表示。我们成功地展示了该算法在压缩不同族量子态中的初步应用。特别是，我们指出，在算法中使用一个限制性的门设置允许生成的电路的有效模拟。这种方法打开了使用经典逻辑来找到量子数据的低表示的可能性，使用更少的计算资源。
2022-07-06 cs.LG cs.NE quant-ph
On the role of entanglement in qudit-based circuit compression
本文研究利用高维量子系统（qudit）编码压缩多量子比特电路，通过替代纠缠门降低复杂度，并给出光子和离子阱实验方案，展示显著性能提升。
2023-10-11 quant-ph
Efficient quantum image representation and compression circuit using zero-discarded state preparation approach
Charles Sturt University（查尔斯特大学）
本文提出ZSCNEQR量子图像表示与压缩方法，通过丢弃位置信息中的零来简化电路，减少11.76%量子比特，提升率失真性能。
2023-06-22 cs.CV quant-ph
Quantum circuit compression using qubit logic on qudits
提出QLOQ压缩方案，将量子比特分组映射到qudit，显著减少纠缠门数，在VQE和幺正分解中实现大幅加速，并打破CNOT成本下界。
2024-11-06 quant-ph
Circuit compression for 2D quantum dynamics
本文提出了一种利用泡利传播技术压缩二维量子系统动力学电路的方法，实现了比标准Trotter方法高多个数量级的精度，为实现量子优势提供了新的途径。
2025-11-21 quant-ph
Optimal compression of quantum many-body time evolution operators into brickwall circuits
针对近期量子硬件电路深度受限问题，本文将 S=1/2 量子 Heisenberg 模型的时间演化算子编译为一维最优砖墙电路，在固定门数下取得优于 Trotter 分解的保真度并避免 SWAP 门。
2022-10-28 cond-mat.str-el quant-ph
SQD-Enabled Circuit Compression for Resource-Efficient Quantum Chemistry
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Rutgers University（罗格斯大学）；Eigen AI
研究利用子空间量子对角化的鲁棒性特性，通过基于梯度的算子剪枝和克利福德舍入两种互补技术压缩电路，应用于VQE假设。对21个分子消融研究及6个分子硬件验证表明，能在保证精度下大幅压缩电路、提升模拟速度。
2026-08-18 quant-ph
Circuit Design for a Star-shaped Spin-Qubit Processor via Algebraic Decomposition and Optimal Control
针对星形拓扑量子设备，提出基于代数分解与最优控制的电路设计算法，并在氮-空位中心平台上数值验证其可行性。
2025-06-20 quant-ph
Data compression for quantum machine learning
针对现有含噪声中等规模量子计算机量子比特少、仅支持短电路导致量子机器学习方案难落地的问题，提出基于矩阵乘积态与量子电路对应关系的可调数据压缩方法及硬件高效量子电路方案，在Fashion-MNIST上验证仅用11量子比特就能达到与张量学习方法相当的分类精度。
2022-06-01 cond-mat.dis-nn quant-ph
Algebraic Compression of Free Fermionic Quantum Circuits: Particle Creation, Arbitrary Lattices and Controlled Evolution
本文扩展自由费米子 Trotter 电路的李代数压缩方法，支持长程跃迁、任意晶格、受控演化及粒子产生湮灭，并在多类量子硬件上验证。
2025-05-15 cond-mat.str-el math-ph math.MP
Efficient Quantum Circuit Compilation for Near-Term Quantum Advantage
针对含噪量子硬件上深线路易受退相干影响的问题，提出将量子线路编译为砖墙结构的近似编译方法，可在保留核心动力学的同时大幅降低线路深度，经模拟与IBM平台实验验证具备高压缩率与可扩展性。
2025-06-12 quant-ph
PALQA: A Novel Parameterized Position-Aware Lossy Quantum Autoencoder using LSB Control Qubit for Efficient Image Compression
本文提出PALQA量子自编码器电路，利用LSB控制量子比特和变换系数块状态连接方法实现高效图像压缩，在门数量和PSNR上优于JPEG及现有量子自编码器。
2025-02-04 cs.ET quant-ph
Algebraic Characterization of CNOT-Based Quantum Circuits with its Applications on Logic Synthesis
量子算法的指数级加速和当前CMOS工艺对未来设计技术的基本限制已经将注意力转向量子线路。本文研究了一类广泛的量子线路，即基于量子点的量子线路的矩阵描述。我们证明了基于hocT的电路的矩阵元素只能是0或1。此外，这种矩阵的列或行恰好有一个值为1的元素。此外，我们表明，这些规格可以用来合成基于hocT的量子线路。换句话说，引入了一种新的方案，使用一种新的基于量子的卡诺图扩展将矩阵表示转换为其SOP等价物。然后，我们应用基于搜索的方法将获得的SOP转换为基于hocT的电路。实验结果证明了所提出的概念的正确性。
2010-04-09 quant-ph
Quantum pixel representations and compression for $N$-dimensional images
Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
我们介绍了一种新颖的和统一的量子像素表示的框架，覆盖了最近文献中提出的许多最流行的表示，如（I）FRQI，（I）NEQR，MCRQI和（I）NCQI。所提出的QPIXL框架导致更有效的电路实现，并显着降低了所有考虑的量子像素表示的门复杂性。我们的方法只需要一个线性数量的门在像素的数量，不使用辅助量子位。此外，该电路仅由Ry门和CNOT门组成，使其在NISQ时代变得实用。此外，我们提出了一种电路和图像压缩算法，被证明是非常有效的，能够减少必要的门准备FRQI状态，例如科学图像高达90%，而不牺牲图像质量。我们的算法作为量子图像像素库QPIXL++的一部分公开提供。
2021-10-14 cs.CV quant-ph
Optimal compression of constrained quantum time evolution
本文通过在变分量子电路中直接编码局域哈密顿量的物理约束，简化时间演化算符的优化，实现成本降低逾一个数量级且可扩展。
2024-05-18 cond-mat.str-el quant-ph
Lossy Compression for Schrödinger-style Quantum Simulations
本文针对 Schrödinger 式量子模拟的状态振幅存储瓶颈，引入标量与向量量化进行有损压缩，并在 Quantum Fourier Transform 上验证可在低比特存储下保持较高保真度。
2024-03-02 quant-ph
Completing or Refusing Low-Dimensional Records of Structured Quantum Circuits: Measurement Loss, Compression Loss, and Hardware Drift
Texas State University（德克萨斯州立大学）；SDT Inc.（SDT公司）
该研究针对结构化量子电路低维记录的损失问题，提出补全或弃权方法，结合量子费舍尔信息等理论，通过IBM和IQM设备实验验证了方法可有效检测电路损失，减少校准 shots。
2026-09-15 quant-ph
Novel quantum circuit for image compression utilizing modified Toffoli gate and quantized transformed coefficient alongside a novel reset gate
针对量子图像压缩中电路复杂性问题，提出利用改进Toffoli门和量化变换系数的新型量子电路，显著减少门数量（比DCTEFRQI少44.21%）并保持PSNR，提升压缩与表示效率。
2025-02-25 cs.ET quant-ph
A Lie Algebraic Theory of Barren Plateaus for Deep Parameterized Quantum Circuits
本文提出一种李代数理论，统一解释深度参数化量子电路中由表现力、纠缠、局域性和噪声引起的贫瘠高原现象，并给出损失函数方差的精确表达式，解决了损失集中与李代数维数关系的猜想。
2024-09-03 quant-ph
Low Rank Density Matrix Evolution for Noisy Quantum Circuits
在这项工作中，我们提出了一个有效的秩压缩方法的经典模拟的Kraus消相干信道的噪声量子线路。该近似是通过迭代压缩的密度矩阵的基础上，其领先的本征基在每个模拟步骤，而不需要存储，操作，或对角化的完整矩阵。我们在内部模拟器中实现了该算法，并表明低秩算法比现有的满秩模拟器的实现加快了两个数量级以上的模拟，并且在目标噪声和最终可观测量中的误差可以忽略不计。最后，我们证明了低秩方法的实用性，适用于代表性的问题的利益，通过使用该算法来加速嘈杂的模拟格罗弗的搜索算法和量子化学求解器。
2020-09-14 quant-ph
A multilevel tensor network compression technique for simulating Lindblad dynamics in superconducting circuits
Alice & Bob（爱丽丝与鲍勃）；Univ. Grenoble Alpes, CEA, Grenoble INP, IRIG, Pheliqs（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、法国原子能和替代能源委员会、格勒诺布尔理工学院、IRIG、Pheliqs）
提出一种基于张量网络的多级压缩技术，通过全局纯化、模式间压缩和Fock数表示，高效模拟超导电路中Lindblad动力学，实现数量级加速。
2026-05-26 cond-mat.supr-con quant-ph
Exact Spin Correlators of Integrable Quantum Circuits from Algebraic Geometry
本文利用代数 Bethe Ansatz 与计算代数几何，精确求解了 10-20 量子比特可积量子电路的自旋关联函数，并分析了实空间与 Fourier 空间中的解析行为。
2025-05-06 cond-mat.stat-mech hep-th nlin.SI
Scaling Behavior of Parameterized Quantum Circuits from a Lie-Algebraic Perspective
Toyota Central R&D Labs., Inc.（丰田中央研究所）
该研究从李代数视角探究参数化量子电路的标度行为，发现雅可比有效维度可作为衡量其局部可及可观测量自由度的有用标度参数。
2026-08-24 quant-ph
Simulating dynamics of RLC circuits with a quantum differential-algebraic equations solver
IBM Research（IBM研究院）
本文提出一种量子算法，用于模拟包含电阻、电感和电容的RLC电路动力学，通过量子态编码电压和电流值，实现指数级加速，证明了该问题的BQP难性。
2026-04-29 quant-ph
Efficient Application of Tensor Network Operators to Tensor Network States Through Successive Deterministic Compression
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文提出了一种基于Cholesky分解的张量网络压缩方法，用于高效应用树状张量网络算子，通过实验验证其在复杂树状结构中的优越性能。
2026-10-01 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
Efficient circuit compression by multiqudit entangling gates in linear optical quantum computation
Indian Institute of Technology, Mandi（印度技术学院曼迪分校）
本文提出利用多量子比特纠缠门实现高效电路压缩，通过两种方案减少非本地门数量并提高成功率，提升线性光学量子计算的可扩展性。
2026-07-31 quant-ph
Qutrit Circuits and Algebraic Relations: A Pathway to Efficient Spin-1 Hamiltonian Simulation
本文研究利用Yang-Baxter-like turnover等代数关系压缩和优化qutrit电路，以降低电路深度并提升高保真实现效率，并探索其向高维量子电路及一维自旋-1 Heisenberg模型的推广。
2023-12-20 math-ph math.MP quant-ph
A matching decomposition algorithm for simulating quantum walk Hamiltonians
University of Tennessee（田纳西大学）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Cairo University（开罗大学）；University of Tennessee Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校）
提出匹配分解算法，通过将连续时间量子行走哈密顿量分解为匹配对应的可精确实现哈密顿量，并采用图压缩技术，实现比泡利分解更高效的量子电路，减少最多70%的控制门和75%的电路深度。
2026-06-17 quant-ph
Circuit Depth Compression via Spectral Gap Amplification in Quantum Phase Estimation
Indo-Korea Science and Technology Center (IKST)（印韩科学与技术中心）
该研究提出在量子相位估计（QPE）前用sigmoid谱滤波器预处理输入算子，通过放大谱隙压缩QPE电路深度，在LiH等案例中实现深度和门数显著减少，保真度提升。
2026-08-25 cond-mat.mtrl-sci quant-ph
QuLoC: Photonic Quantum-Assisted Low-Rank LLM Compression
TuringQ Co., Ltd.（图灵量子有限公司）；Atomology Co., Ltd.（阿托莫罗科技有限公司）；Hefei National Laboratory（合肥国家实验室）
QuLoC利用光子量子电路门控低秩分量，结合知识蒸馏恢复性能，在Qwen3.5-4B和LLaMA-7B上超越基线，且对硬件噪声鲁棒。
2026-10-05 quant-ph
Multi-strategy Based Quantum Cost Reduction of Quantum Boolean Circuits
针对PPRM表示的布尔函数，本文提出项重排与MCT分解化简两种算法，将MCT门映射为NCV门以降低量子成本，并可用于IBM量子计算机。
2024-07-05 cs.ET quant-ph
Emergent Bifurcations in Quantum Circuit Stability from Hidden Parameter Statistics
Dankook University（檀国大学）
研究揭示量子电路稳定性受隐藏参数统计影响，通过分析发现电路分属稳健与脆弱类别，揭示小角度门对功能的关键作用，为设计抗压缩量子算法提供新思路。
2025-08-14 cond-mat.stat-mech quant-ph
Efficient quantum compression for identically prepared states with arbitrary dimensio
School of Mathematics Science, Zhejiang University（浙江数学学院）；School of Mathematics and Statistics, Central South University（中南大学数学与统计学院）；Institute of Computational Mathematics and Information Technologies, Kazan Federal University（喀山联邦大学计算数学与信息技术研究所）
该研究利用置换对称性和Schur-Weyl对偶，提出任意维度相同制备纯态的无损空间最优量子压缩方案，编码器通过Clebsch-Gordan变换实现且电路规模高效。
2026-09-01 quant-ph
Optimal Entropy Compression and Purification in Quantum Bits
全局么正变换（OPTSWAPS），最佳地增加任何混合计算量子比特在量子系统中的偏见-由对角密度矩阵表示-对一个特定的状态的计算基础，实际上，增加其纯度。描述了通过实现上述数据压缩技术（之前使用的3B-Comp的概括）来实现这一点的量子线路。这些电路通过最大限度地将其冯诺依曼或香农熵的一部分转移到任何数量的周围量子位来实现计算量子位中的纯度增量，并且对于整个初始偏置范围都有效。使用optsawats，一个切实可行的新方法，算法实现分层依赖冷却的量子位到各自的限制在工程量子寄存器打开的热浴描绘。除了多量子比特纯化和满足Diplenzo的量子计算在某些架构中的两个标准，量子数据压缩和量子热力学的这项工作的影响进行了讨论。
2022-05-04 cs.DS cs.IT math.IT
Multicasting Homogeneous and Heterogeneous Quantum States in Quantum Networks
本文针对量子多播网络的实际实现问题。首先，我们设计了一个递归的无损压缩，使我们能够控制电路的复杂性和压缩的量子态的尺寸之间的权衡。我们给出了一个公式来描述的权衡，并进一步分析了如何影响该公式的递归过程的控制参数。我们的递归无损压缩可以应用在量子多播网络中，源输出均匀的量子态（许多副本的量子态）通过一个瓶颈到一组目的地。这种递归无损压缩在当前生产大规模量子线路的技术有限的情况下是非常有用的。其次，我们提出了两种适用于异构量子态（一组量子态的多个副本）的无损压缩方案，当量子态满足一定的结构时。异构压缩方案提供了比均匀压缩方案更高的压缩能力。最后，我们在几种量子多播网络中实现了我们的异构压缩方案，包括单源多终端模型，多源多终端模型和环形网络。然后，我们分析这些网络模型的带宽要求。
2010-11-10 quant-ph
Neural Architecture Search Algorithms for Quantum Autoencoders
Fujitsu Research of America（富士通美国研究机构）；Department of Computer and Information Sciences, University of Delaware（德雷塞尔大学计算机与信息科学系）
本文提出两种 Quantum-NAS 算法，借鉴神经架构搜索自动设计量子电路，并在量子数据去噪、经典数据压缩和纯量子数据压缩任务上取得优于基线的自编码器性能，显著减少人工设计工作量。
2025-09-18 cs.LG quant-ph
Quantum Neural Network Compression
George Mason University（乔治梅森大学）；Northeastern University（东北大学）；Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
模型压缩，如修剪和量化，已被广泛应用于优化资源有限的经典设备上的神经网络。最近，人们对变分量子线路（VQC），即量子计算机上的一种神经网络（a.k.a.，量子神经网络）。众所周知，近期量子器件具有高噪声和有限的资源（即，量子比特，量子比特）;然而，如何压缩量子神经网络还没有得到彻底的研究。人们可能认为将经典压缩技术应用于量子场景是直截了当的。然而，本文揭示了量子和经典神经网络的压缩之间存在差异。根据我们的观察，我们认为编译/翻译必须参与压缩过程。在此基础上，我们提出了第一个压缩量子神经网络的系统框架CompVQC，其关键部分是一种基于交替方向乘子法（ADMM）的压缩算法。实验证明了CompVQC的优势，减少了电路深度（几乎超过2.5%），精度下降可以忽略不计（<1%），优于其他竞争对手。另一个有希望的事实是，我们的CompVQC确实可以提高QNN对近期噪声量子器件的鲁棒性。
2022-07-05 cs.AI quant-ph
Transpiling Quantum Circuits using the Pentagon Equation
我们考虑应用的五角形方程的背景下，量子线路压缩。我们发现，如果五角形方程的解决方案，可以转译一个电路，涉及非海森堡型相互作用的电路只涉及海森堡型相互作用，而在并行，减少电路的深度。在这种情况下，我们考虑张\emph{et. al.}（$A$门）的非局部两量子比特操作的模型，并表明对于某些参数，它是五边形方程的解。
2022-09-28 math.QA quant-ph
FABLE: Fast Approximate Quantum Circuits for Block-Encodings
针对矩阵块编码量子电路实现研究不足的问题，提出可快速生成近似电路的FABLE方法，其结构简单适配NISQ时代，可压缩稀疏化，经测试能无误差降低多种算子的门复杂度。
2022-07-28 quant-ph
Hybrid Quantum State Preparation via Data Compression
本研究提出一种无辅助量子的混合经典-量子策略，通过数据压缩降低量子态制备的CNOT门和电路深度，实现高效且可扩展的QSP方法。
2025-12-01 quant-ph
Lower bound on the number of Toffoli gates in a classical reversible circuit through quantum information concepts
在一个经典的可逆电路中找到一个下界的Toffoli门的数量的问题得到解决。提出了一种基于量子信息概念的方法。该方法仅涉及量子信息的概念-不需要实际的物理量子计算机。以经典Shannon数据压缩为例说明了该方法。
2005-03-28 quant-ph
Hybrid Quantum Image Preparation via JPEG Compression
本文提出了一种通过JPEG压缩实现混合量子图像准备的方法，通过减少量子门数量和电路深度，同时保持高质量的图像重建。
2026-02-05 quant-ph
An Algebraic Approach to Linear-Optical Schemes for Deterministic Quantum Computing
线性光学无源（LOP）器件和光子计数器足以实现单光子的通用量子计算，并且已经提出了特定的方案。本文讨论LOP变换的代数结构与量子计算之间的联系。我们首先展示了如何将N个光学模式的Fock空间分解为有限维子空间，这些子空间适合于编码量子比特串并且在LOP变换下不变（这些子空间与U（N）的不可约酉表示空间有关）。接下来，我们将展示如何以算法方式设计LOP电路，它确定性地实现任何量子线路。我们也提出了一些简单的例子，如电路实现CNOT门和贝尔状态发生器/分析器。
2005-06-17 quant-ph
Quantum circuits of c -- Z and SWAP gates optimization and entanglement
研究了由$\cZ$和$\Swap$门组成的量子线路的代数结构。我们的研究结果被应用到优化电路和理解纠缠的出现时，一个电路上的完全因式分解状态的行为。
2019-01-30 math.RT quant-ph
Low-depth simulations of fermionic systems on square-grid quantum hardware
提出一种将费米子系统映射至方形连接量子硬件的通用策略，结合算符分解与电路压缩技术实现低深度电路，在多种模型实验中电路深度最高降低70%，双量子比特门数量显著减少。
2024-04-11 quant-ph
