論文の概要: Efficient and practical quantum compiler towards multi-qubit systems
with deep reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06904v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 12:03:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 20:36:16.514074
- Title: Efficient and practical quantum compiler towards multi-qubit systems
with deep reinforcement learning
- Title（参考訳）: 深部強化学習によるマルチキュービットシステムへの効率的かつ実用的な量子コンパイラ
- Authors: Qiuhao Chen, Yuxuan Du, Qi Zhao, Yuling Jiao, Xiliang Lu, Xingyao Wu
- Abstract要約: 我々は、高度深部強化学習(RL)技術による効率的で実用的な量子コンパイラを考案する。
我々のプロトコルは様々な量子マシンと互換性があり、マルチキュービット演算子をコンパイルするのに使うことができる。
初めて、RLベースの量子コンパイラを用いて2量子ビット演算子をコンパイルする方法を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.567408246024964
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficient quantum compiling tactics greatly enhance the capability of quantum
computers to execute complicated quantum algorithms. Due to its fundamental
importance, a plethora of quantum compilers has been designed in past years.
However, there are several caveats to current protocols, which are low
optimality, high inference time, limited scalability, and lack of universality.
To compensate for these defects, here we devise an efficient and practical
quantum compiler assisted by advanced deep reinforcement learning (RL)
techniques, i.e., data generation, deep Q-learning, and AQ* search. In this
way, our protocol is compatible with various quantum machines and can be used
to compile multi-qubit operators. We systematically evaluate the performance of
our proposal in compiling quantum operators with both inverse-closed and
inverse-free universal basis sets. In the task of single-qubit operator
compiling, our proposal outperforms other RL-based quantum compilers in the
measure of compiling sequence length and inference time. Meanwhile, the output
solution is near-optimal, guaranteed by the Solovay-Kitaev theorem. Notably,
for the inverse-free universal basis set, the achieved sequence length
complexity is comparable with the inverse-based setting and dramatically
advances previous methods. These empirical results contribute to improving the
inverse-free Solovay-Kitaev theorem. In addition, for the first time, we
demonstrate how to leverage RL-based quantum compilers to accomplish two-qubit
operator compiling. The achieved results open an avenue for integrating RL with
quantum compiling to unify efficiency and practicality and thus facilitate the
exploration of quantum advantages.
- Abstract（参考訳）: 効率的な量子コンパイル戦術は、複雑な量子アルゴリズムを実行する量子コンピュータの能力を大幅に向上させる。
その基本的な重要性から、近年多くの量子コンパイラが設計されている。
しかし、現在のプロトコルには、低最適性、高い推論時間、スケーラビリティの制限、普遍性の欠如といったいくつかの注意点がある。
これらの欠陥を補うために、先進的な深部強化学習(RL)技術、すなわちデータ生成、深部Q-ラーニング、AQ*探索を補助する効率的で実用的な量子コンパイラを考案する。
このように、プロトコルは様々な量子マシンと互換性があり、マルチ量子ビット演算子のコンパイルに使用することができる。
我々は,逆閉かつ逆自由な普遍基底集合を持つ量子作用素のコンパイルにおける提案手法の性能を体系的に評価した。
単一キュービット演算子のコンパイル作業において,提案手法は他のRLベースの量子コンパイラよりも,シーケンス長と推論時間のコンパイルに優れる。
一方、出力解はソロヴィ・キタエフの定理によって保証されるほぼ最適である。
特に、逆フリーな普遍基底集合の場合、達成されたシーケンス長の複雑性は逆ベースの設定に匹敵し、以前の手法を劇的に進化させる。
これらの経験的な結果は、逆自由ソロヴィ・キタエフの定理の改善に寄与する。
さらに、RLベースの量子コンパイラを用いて2量子ビット演算子をコンパイルする方法を初めて示す。
その結果、rlと量子コンパイルを統合して効率と実用性を統一し、量子の利点を探求する道を開くことができた。
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