論文の概要: Quantum Circuit Transformation: A Monte Carlo Tree Search Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09331v4
• Date: Tue, 25 Jan 2022 06:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 08:09:00.558819
• Title: Quantum Circuit Transformation: A Monte Carlo Tree Search Framework
• Title（参考訳）: 量子回路変換:モンテカルロ木探索フレームワーク
• Authors: Xiangzhen Zhou, Yuan Feng, Sanjiang Li
• Abstract要約: Noisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)時代には、量子処理ユニット(QPU)は物理量子ビット間の非常に限られた接続に悩まされている。 量子回路を効果的に実行可能にするためには、それを変換するために回路変換プロセスが必要である。 回路変換問題に対処するためのモンテカルロ木探索(MCTS)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72166630054365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, quantum processing units (QPUs) suffer from, among others, highly limited connectivity between physical qubits. To make a quantum circuit effectively executable, a circuit transformation process is necessary to transform it, with overhead cost the smaller the better, into a functionally equivalent one so that the connectivity constraints imposed by the QPU are satisfied. While several algorithms have been proposed for this goal, the overhead costs are often very high, which degenerates the fidelity of the obtained circuits sharply. One major reason for this lies in that, due to the high branching factor and vast search space, almost all these algorithms only search very shallowly and thus, very often, only (at most) locally optimal solutions can be reached. In this paper, we propose a Monte Carlo Tree Search (MCTS) framework to tackle the circuit transformation problem, which enables the search process to go much deeper. The general framework supports implementations aiming to reduce either the size or depth of the output circuit through introducing SWAP or remote CNOT gates. The algorithms, called MCTS-Size and MCTS-Depth, are polynomial in all relevant parameters. Empirical results on extensive realistic circuits and IBM Q Tokyo show that the MCTS-based algorithms can reduce the size (depth, resp.) overhead by, on average, 66% (84%, resp.) when compared with tket, an industrial level compiler.
• Abstract（参考訳）: Noisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)時代には、量子処理ユニット(QPU)は物理量子ビット間の非常に限られた接続に悩まされている。 量子回路を効果的に実行するためには、回路変換プロセスが必要であり、オーバーヘッドコストが小さくなるほど、qpuが課す接続制約を満たすように機能的に等価な回路に変換する必要がある。 この目的のためにいくつかのアルゴリズムが提案されているが、オーバーヘッドコストが非常に高く、得られた回路の忠実性が著しく低下する。 この理由の1つは、高い分岐係数と広大な探索空間のため、これらのアルゴリズムのほとんどが非常に浅くしか探索できないため、(ほとんどの場合)局所的な最適解しか到達できないためである。 本稿では,回路変換問題に取り組むためのモンテカルロ木探索(mcts)フレームワークを提案する。 このフレームワークはSWAPやリモートCNOTゲートを導入して出力回路のサイズや深さを減らそうとする実装をサポートしている。 MCTS-SizeとMCTS-Depthと呼ばれるアルゴリズムは、すべての関連するパラメータの多項式である。 大規模リアル回路とIBM Q Tokyoの実証結果から,MCTSベースのアルゴリズムは,産業レベルのコンパイラであるtketと比較して,平均66%(84%)のオーバヘッドを削減できることがわかった。

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