In this paper, we introduce dynamic lifting to a quantum circuit-description language, following the Proto-Quipper language approach. Dynamic lifting allows programs to transfer the result of measuring quantum data -- qubits -- into classical data -- booleans -- . We propose a type system and an operational semantics for the language and we state safety properties. Next, we introduce a concrete categorical semantics for the proposed language, basing our approach on a recent model from Rios\&Selinger for Proto-Quipper-M. Our approach is to construct on top of a concrete category of circuits with measurements a Kleisli category, capturing as a side effect the action of retrieving classical content out of a quantum memory. We then show a soundness result for this semantics.


翻译:在本文中,我们按照Proto-Quipper语言方法,将动态提升到量子电路描述语言。动态提升使程序能够将量子数据测量结果转换成古典数据 -- -- 布林恩人。我们为语言建议了一种类型系统和一种实用的语义,并提出了安全特性。接下来,我们为拟议语言引入了一种具体的绝对语义,我们的方法以最近从Rios ⁇ Selinger到Proto-Quipper-M的模型为基础。我们的方法是在测量Kleisli类别的具体电路类别之上建构,作为副作用,从量子内存中提取古典内容的动作。然后我们展示出这种语义的正确性结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
44+阅读 · 2021年4月9日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
5+阅读 · 2018年2月26日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员