論文の概要: Qubit Routing using Graph Neural Network aided Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01992v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 17:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:16:35.926377
• Title: Qubit Routing using Graph Neural Network aided Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索を支援するグラフニューラルネットワークを用いたクビットルーティング
• Authors: Animesh Sinha, Utkarsh Azad and Harjinder Singh
• Abstract要約: 短期量子ハードウェアは、相互に相互作用可能な量子ビット上でのみ2量子演算をサポートすることができる。 本稿では,アーキテクチャに依存せず,様々な回路ベンチマークで利用可能な他のルーティング実装よりも優れるキュービットルーティング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Near-term quantum hardware can support two-qubit operations only on the qubits that can interact with each other. Therefore, to execute an arbitrary quantum circuit on the hardware, compilers have to first perform the task of qubit routing, i.e., to transform the quantum circuit either by inserting additional SWAP gates or by reversing existing CNOT gates to satisfy the connectivity constraints of the target topology. We propose a procedure for qubit routing that is architecture agnostic and that outperforms other available routing implementations on various circuit benchmarks. The depth of the transformed quantum circuits is minimised by utilizing the Monte Carlo tree search to perform qubit routing, aided by a Graph neural network that evaluates the value function and action probabilities for each state.
• Abstract（参考訳）: 短期量子ハードウェアは、相互に相互作用可能な量子ビット上でのみ2量子演算をサポートすることができる。 したがって、ハードウェア上で任意の量子回路を実行するには、まず量子ビットルーティングのタスク、すなわち、追加のSWAPゲートを挿入するか、あるいは既存のCNOTゲートを逆転してターゲットトポロジの接続制約を満たすことで量子回路を変換する必要がある。 本稿では,アーキテクチャに依存せず,様々な回路ベンチマークで利用可能な他のルーティング実装よりも優れるキュービットルーティング手法を提案する。 変換された量子回路の深さは、モンテカルロ木探索を利用して量子ビットルーティングを行い、各状態の値関数とアクション確率を評価するグラフニューラルネットワークによって支援される。

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