論文の概要: Using Reinforcement Learning to Perform Qubit Routing in Quantum Compilers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15957v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 10:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 12:41:12.731121
• Title: Using Reinforcement Learning to Perform Qubit Routing in Quantum Compilers
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた量子コンパイラの量子ビットルーティング
• Authors: Matteo G. Pozzi (1), Steven J. Herbert (1 and 2), Akash Sengupta (3), Robert D. Mullins (1) ((1) University of Cambridge Computer Laboratory, (2) Cambridge Quantum Computing, (3) Department of Engineering, University of Cambridge)
• Abstract要約: 深層Q-ラーニングパラダイムの修正版を用いたキュービットルーティング手法を提案する。 このシステムは、現在利用可能な最も先進的な量子コンパイラの2つから、キュービットルーティング手順を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: "Qubit routing" refers to the task of modifying quantum circuits so that they satisfy the connectivity constraints of a target quantum computer. This involves inserting SWAP gates into the circuit so that the logical gates only ever occur between adjacent physical qubits. The goal is to minimise the circuit depth added by the SWAP gates. In this paper, we propose a qubit routing procedure that uses a modified version of the deep Q-learning paradigm. The system is able to outperform the qubit routing procedures from two of the most advanced quantum compilers currently available, on both random and realistic circuits, across near-term architecture sizes.
• Abstract（参考訳）: 量子ルーティング(Qubit routing)とは、ターゲットの量子コンピュータの接続制約を満たすために量子回路を変更するタスクである。 これはSWAPゲートを回路に挿入することで、論理ゲートが隣接する物理量子ビット間でのみ発生するようにする。 SWAPゲートが付加する回路深度を最小化することが目的である。 本稿では,深層q学習パラダイムの修正版を用いた量子ビットルーティング手法を提案する。 このシステムは、ランダム回路とリアル回路の両方で現在利用可能な最も先進的な量子コンパイラの2つから、短期的なアーキテクチャサイズでqubitルーティング手順を上回ることができる。

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