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2020量子信息学交叉学科系列讲座5
作者:    摄影:    发布时间:2020-11-30    阅读:


量子信息学交叉学科系列讲座

讲座题目:A Tensor Network based Decision Diagram for Representation of Quantum Circuits

讲座人:李三江 教授

时间:2020124 15:00

地点:腾讯会议(会议号:305258746

主办单位:计算机科学学院 计算智能与量子信息学研究团队

讲座人简介李三江,男,19752月生于陕西渭南。2001年获四川大学基础数学博士学位,师从刘应明院士、罗懋康教授。现为澳大利亚悉尼科技大学教授。主要研究方向为人工智能理论,具体研究内容涉及知识表示与推理、时空推理、模糊推理、约束求解等。自2001年以来他与合作者系统深入地研究了空间推理的定性方法,并在空间关系建模和空间约束求解等方面取得重要成果。这些成果主要发表在人工智能领域重要国际刊物和顶级国际会议,其中包括Artificial Intelligence Journal 多篇。2004年获德国洪堡基金会资助到德国弗赖堡大学访问(任洪堡学者),2006年获首届微软青年教授奖,2008年获中创软件人才奖,2009年获澳大利亚ARC Future Fellow奖,2010年获悉尼科技大学 ECR Research Excellence Award

报告摘要:Tensor networks have been successfully applied in simulation of quantum physical systems for decades. This work proposes a decision-diagram style data structure, called TDD (Tensor Decision Diagram), for more principled and convenient applications of tensor networks. This new data structure provides a compact and canonical representation for quantum circuits. By exploiting circuit partition, the TDD of a quantum circuit can be computed efficiently. A proof-of-concept implementation of TDDs is presented and its efficiency is evaluated on a set of benchmark quantum circuits. It is expected that TDDs will play an important role in design automation tasks including equivalence checking, error detection, synthesis, simulation, and verification.