Aller au contenu principal
2025 article

Huffman-Code-Based Ternary Tree Transformation

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Using a quantum computer to simulate fermionic systems requires fermion-to-qubit transformations. Usually, lower Pauli weight of transformations means shallower quantum circuits. Therefore, most existing transformations aim for lower Pauli weight. However, in some cases, the circuit depth depends not only on the Pauli weight but also on the coefficients of the Hamiltonian terms. In order to characterize the circuit depth of these algorithms, we propose a new metric called weighted Pauli weight, which depends on Pauli weight and coefficients of Hamiltonian terms. To achieve smaller weighted Pauli weight, we introduce a novel transformation, Huffman-code-based ternary tree (HTT) transformation, which is built upon the classical Huffman code and tailored to different Hamiltonians. We tested various molecular Hamiltonians and the results show that the weighted Pauli weight of the HTT transformation is smaller than that of commonly used mappings. At the same time, the HTT transformation also maintains a relatively small Pauli weight. The mapping we designed reduces the circuit depth of certain Hamiltonian simulation algorithms, facilitating faster simulation of fermionic systems.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Huffman-Code-Based Ternary Tree Transformation
Date Crossref
01/09/2025
Éditeur
IOP Publishing
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Model Reduction and Neural NetworksComputational Physics and Python ApplicationsPower System Optimization and Stability

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.