論文の概要: Efficient quantum gate decomposition via adaptive circuit compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04426v2
• Date: Tue, 15 Nov 2022 11:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 19:46:44.246776
• Title: Efficient quantum gate decomposition via adaptive circuit compression
• Title（参考訳）: 適応回路圧縮による効率的な量子ゲート分解
• Authors: P\'eter Rakyta, Zolt\'an Zimbor\'as
• Abstract要約: 回路設計におけるパラメトリック2量子ゲートの利用により、回路合成の離散的な問題を連続変数に対する最適化問題に変換することができる。 このアルゴリズムをSQUANDERソフトウェアパッケージに実装し、最先端の量子ゲート合成ツールと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we report on a novel quantum gate approximation algorithm based on the application of parametric two-qubit gates in the synthesis process. The utilization of these parametric two-qubit gates in the circuit design allows us to transform the discrete combinatorial problem of circuit synthesis into an optimization problem over continuous variables. The circuit is then compressed by a sequential removal of two-qubit gates from the design, while the remaining building blocks are continuously adapted to the reduced gate structure by iterated learning cycles. We implemented the developed algorithm in the SQUANDER software package and benchmarked it against several state-of-the-art quantum gate synthesis tools. Our numerical experiments revealed outstanding circuit compression capabilities of our compilation algorithm providing the most optimal gate count in the majority of the addressed quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,パラメトリック2量子ビットゲートを合成プロセスに応用した新しい量子ゲート近似アルゴリズムについて報告する。 回路設計におけるこれらのパラメトリック2量子ゲートの利用により、回路合成の離散組合せ問題を連続変数に対する最適化問題に変換することができる。 その後、回路は設計から2ビットゲートを順次除去することで圧縮され、残りのビルディングブロックは繰り返し学習サイクルにより縮小ゲート構造に継続的に適合する。 開発したアルゴリズムをSQUANDERソフトウェアパッケージに実装し、最先端の量子ゲート合成ツールと比較した。 数値実験により,計算アルゴリズムの優れた回路圧縮能力が明らかとなり,ほとんどの量子回路において最適なゲート数が得られることがわかった。

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