論文の概要: Near-Optimal Fidelity in Quantum Circuits through Incorporating Efficient Real-time Error Based Heuristics in Compiler Mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10199v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 20:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 11:34:00.491656
• Title: Near-Optimal Fidelity in Quantum Circuits through Incorporating Efficient Real-time Error Based Heuristics in Compiler Mappings
• Title（参考訳）: コンパイラマッピングにおける効率的な実時間誤差に基づくヒューリスティックスの導入による量子回路の至近忠実性
• Authors: Md Nurul Muttakin
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムのエラーフィードバックとデバイス接続情報を組み込む効率的な手法の発見に焦点をあてる。 我々のベストアプローチは、1つのベースラインとtextbf1.934x(平均)よりも、ランダムベンチマークの他のベースラインよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To run a quantum program in the real device, the compiler maps the logical qubits to physical qubits. This is the most crucial step of compiling a quantum circuit. Because the fidelity of a quantum circuit depends heavily on this mapping process. However, this qubit mapping problem is NP-complete. Therefore, we should resort to heuristics to find high-fidelity mappings. In this paper, we focused on finding efficient heuristic techniques to incorporate real-time error feedback and device connectivity information in order to achieve high fidelity mapping of the quantum circuits. We performed extensive analysis and experimental study based on two baseline algorithms. We performed our experimentation on various combinations of different error rates and heuristic techniques. Consequently, we designed very elegant techniques to consider both all types of real-time error feedback and connectivity information. We showed that our best heuristic approach performs \textbf{1.62x} ( on average) better than one baseline and \textbf{1.934x} ( on average ) better than the other baseline on random benchmarks. Finally, we compared our best heuristic ( CAES ) with the state-of-the-art heuristic-based mapping algorithm on representative benchmarks. We found that CAES performed \textbf{1.7x} ( on average ) better than the state of the art in terms of success rate.
• Abstract（参考訳）: 実際のデバイスで量子プログラムを実行するために、コンパイラは論理量子ビットを物理量子ビットにマッピングする。 これは量子回路をコンパイルする上で最も重要なステップである。 量子回路の忠実度はこの写像過程に大きく依存するためである。 しかし、この量子ビットマッピング問題はnp完全である。 したがって、高忠実度マッピングを見つけるためにヒューリスティックスに頼るべきである。 本稿では,量子回路の高忠実度マッピングを実現するために,リアルタイムエラーフィードバックとデバイス接続情報を組み込む効率的なヒューリスティック手法の探索に着目する。 2つのベースラインアルゴリズムに基づく広範な解析と実験を行った。 我々は,様々な誤差率とヒューリスティック手法の組み合わせで実験を行った。 その結果、リアルタイムエラーフィードバックと接続情報の両方を考慮するための非常にエレガントな手法を設計した。 我々の最善のヒューリスティックなアプローチは、ランダムベンチマークの他のベースラインよりも1つのベースラインよりも、(平均で) \textbf{1.62x} と(平均で) \textbf{1.934x} (平均で) であることを示した。 最後に、最高のヒューリスティック(caes)と最先端のヒューリスティックベースのマッピングアルゴリズムを代表ベンチマークで比較した。 その結果、caesは成功率の面では、アートの状態を上回って、平均値で \textbf{1.7x} を実行した。

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