論文の概要: Optimal Layout Synthesis for Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15671v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 18:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 18:11:05.606581
• Title: Optimal Layout Synthesis for Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングのための最適レイアウト合成
• Authors: Bochen Tan and Jason Cong
• Abstract要約: ハードウェアの制約を満たすために量子プログラムを変換するレイアウト合成は、量子コンピューティングの実現における重要なステップである。 2つのシンセサイザー、1つは最適、もう1つは近似だがほぼ最適である。 この成功の鍵は、数学的プログラミング問題としてレイアウト合成問題のより効率的な時空ベースの変数符号化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.530683922512873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the fast development of quantum computing. Researchers around the world are eager to run larger and larger quantum algorithms that promise speedups impossible to any classical algorithm. However, the available quantum computers are still volatile and error-prone. Thus, layout synthesis, which transforms quantum programs to meet these hardware limitations, is a crucial step in the realization of quantum computing. In this paper, we present two synthesizers, one optimal and one approximate but nearly optimal. Although a few optimal approaches to this problem have been published, our optimal synthesizer explores a larger solution space, thus is optimal in a stronger sense. In addition, it reduces time and space complexity exponentially compared to some leading optimal approaches. The key to this success is a more efficient spacetime-based variable encoding of the layout synthesis problem as a mathematical programming problem. By slightly changing our formulation, we arrive at an approximate synthesizer that is even more efficient and outperforms some leading heuristic approaches, in terms of additional gate cost, by up to 100%, and also fidelity by up to 10x on a comprehensive set of benchmark programs and architectures. For a specific family of quantum programs named QAOA, which is deemed to be a promising application for near-term quantum computers, we further adjust the approximate synthesizer by taking commutation into consideration, achieving up to 75% reduction in depth and up to 65% reduction in additional cost compared to the tool used in a leading QAOA study.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングの急速な発展が見られた。 世界中の研究者たちは、従来のアルゴリズムでは不可能なスピードアップを約束する、大きくて大きな量子アルゴリズムを実行したいと考えている。 しかし、利用可能な量子コンピュータはまだ不安定でエラーを起こしやすい。 したがって、これらのハードウェア制限を満たすために量子プログラムを変換するレイアウト合成は、量子コンピューティングの実現における重要なステップである。 本稿では,2つのシンセサイザーについて述べる。1つは最適,もう1つは近似だがほぼ最適である。 この問題に対するいくつかの最適アプローチが公表されているが、最適合成器はより大きな解空間を探索し、より強い意味で最適である。 さらに、いくつかの主要な最適アプローチと比較して、時間と空間の複雑さを指数関数的に減少させる。 この成功の鍵は、数学的計画問題としてのレイアウト合成問題のより効率的な時空ベースの変数エンコーディングである。 定式化を少し変えることで、より効率的で、より優れたヒューリスティックなアプローチを、追加のゲートコストで最大100%、そしてベンチマークプログラムとアーキテクチャの包括的なセットで最大10倍の忠実度で上回る近似合成器にたどり着きます。 近距離量子コンピュータの有望な応用と考えられるQAOAと呼ばれる特定の量子プログラムの族について、計算量を考慮して近似合成器を調整し、前回のQAOA研究で使用したツールと比較して、最大75%の深さの低減と最大65%の追加コストの削減を実現した。

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