論文の概要: LEAP: Scaling Numerical Optimization Based Synthesis Using an Incremental Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11246v2
• Date: Fri, 17 Dec 2021 21:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 23:05:11.400726
• Title: LEAP: Scaling Numerical Optimization Based Synthesis Using an Incremental Approach
• Title（参考訳）: LEAP: 漸進的アプローチによる数値最適化に基づく合成のスケーリング
• Authors: Ethan Smith, Marc G. Davis, Jeffrey Larson, Ed Younis, Costin Iancu, Wim Lavrijsen
• Abstract要約: LEAPアルゴリズムは、反復回路合成、インクリメンタル再最適化、次元削減、数値最適化により、次元間のスケーリングを改善する。 LEAPは、QFTのような既知の量子回路や、VQE、TFIM、QITEといった物理シミュレーション回路で評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9297355862757838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While showing great promise, circuit synthesis techniques that combine numerical optimization with search over circuit structures face scalability challenges due to a large number of parameters, exponential search spaces, and complex objective functions. The LEAP algorithm improves scaling across these dimensions using iterative circuit synthesis, incremental re-optimization, dimensionality reduction, and improved numerical optimization. LEAP draws on the design of the optimal synthesis algorithm QSearch by extending it with an incremental approach to determine constant prefix solutions for a circuit. By narrowing the search space, LEAP improves scalability from four to six qubit circuits. LEAP was evaluated with known quantum circuits such as QFT and physical simulation circuits like the VQE, TFIM, and QITE. LEAP can compile four qubit unitaries up to $59\times$ faster than QSearch and five and six qubit unitaries with up to $1.2\times$ fewer CNOTs compared to the QFAST package. LEAP can reduce the CNOT count by up to $36\times$, or $7\times$ on average, compared to the CQC Tket compiler. Despite its heuristics, LEAP has generated optimal circuits for many test cases with a priori known solutions. The techniques introduced by LEAP are applicable to other numerical-optimization-based synthesis approaches.
• Abstract（参考訳）: 数値最適化とサーキット構造を組み合わせた回路合成技術は,多くのパラメータや指数探索空間,複雑な対象関数などにより,スケーラビリティ上の課題に直面している。 LEAPアルゴリズムは、繰り返し回路合成、漸進的再最適化、次元減少、数値最適化の改善により、これらの次元にわたるスケーリングを改善する。 LEAPは最適合成アルゴリズムQSearchの設計をインクリメンタルなアプローチで拡張し、回路の定数プレフィックス解を決定する。 検索スペースを狭めることで、LEAPはスケーラビリティを4から6キュービットの回路に改善する。 LEAPは、QFTのような既知の量子回路や、VQE、TFIM、QITEといった物理シミュレーション回路で評価された。 leapは4つのキュービット単位を最大59\times$でqsearchより高速に、最大12\times$で5と6つのキュービット単位をqfastパッケージより少ないcnotでコンパイルできる。 LEAPは、CQC Tketコンパイラと比較して、CNOTのカウントを最大36\times$または7\times$に削減できる。 そのヒューリスティック性にもかかわらず、LEAPは先述した解を持つ多くのテストケースに対して最適な回路を生成する。 LEAPによって導入された手法は他の数値最適化に基づく合成手法に適用できる。

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