論文の概要: Quantum Circuit Compiler for a Shuttling-Based Trapped-Ion Quantum
Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01964v1
- Date: Tue, 5 Jul 2022 11:21:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-06 22:52:27.580775
- Title: Quantum Circuit Compiler for a Shuttling-Based Trapped-Ion Quantum
Computer
- Title(参考訳): シャットリング型1オン量子コンピュータ用量子回路コンパイラ
- Authors: Fabian Kreppel, Christian Melzer, Janis Wagner, Janine Hilder, Ulrich
Poschinger, Ferdinand Schmidt-Kaler, Andr\'e Brinkmann
- Abstract要約: 本稿では,量子回路の変換と最適化が可能なコンパイラを提案する。
ケンブリッジ量子コンピュータの量子回路フレームワークPytket上に設定されたカスタムアルゴリズムで構成されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.35027512305132
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Increasing capabilities of quantum computing hardware and the challenge to
realize deep quantum circuits call for fully automated and efficient tools to
compile quantum circuits. To express arbitrary circuits in a sequence of native
gates pertaining to the specific quantum computer architecture is necessary to
make algorithms portable across the landscape of quantum hardware providers. In
this work, we present a compiler capable of transforming and optimizing a
quantum circuit, targeting a shuttling-based trapped-ion quantum processor. It
consists of custom algorithms set on top of the Cambridge Quantum Computer's
quantum circuit framework Pytket. The performance is evaluated for a wide range
of quantum circuits, showing that the gate counts can be reduced by a factor of
up to 3.6 compared to standard Pytket and up to 2.2 compared to standard Qiskit
compilation, while we achieve similar gate counts as compared to a Pytket
extension targeting the AQT linear-static trapped ion addressing-based
architecture.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングハードウェアの能力の向上と深層量子回路の実現は、量子回路をコンパイルするための完全に自動化され効率的なツールを必要とする。
特定の量子コンピュータアーキテクチャに関連するネイティブゲートのシーケンスで任意の回路を表現するためには、量子ハードウェアプロバイダのランドスケープをまたいでアルゴリズムを可搬化する必要がある。
本稿では,シャットリング型トラップイオン量子プロセッサをターゲットとした,量子回路の変換と最適化が可能なコンパイラを提案する。
ケンブリッジ量子コンピュータの量子回路フレームワークPytket上に設定されたカスタムアルゴリズムで構成されている。
また,AQTリニアスタティックイオンアドレッシングアーキテクチャをターゲットとしたPytket拡張と比較して,ゲート数を標準のPytketよりも最大3.6倍,標準のQiskitコンパイルより最大2.2倍削減できることを示す。
関連論文リスト
- Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T01:49:48Z) - Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T18:20:51Z) - Distributed quantum architecture search [0.0]
ニューラルネットワークにインスパイアされた変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングにおいて新しいアプローチとなっている。
量子アーキテクチャ探索は、ゲートパラメータとともに回路構造を調整することでこの問題に対処し、高性能回路構造を自動的に発見する。
そこで我々は,特定の量子ビット接続を伴う相互接続型量子処理ユニットのための分散量子回路構造を自動設計することを目的とした,エンドツーエンドの分散量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T13:28:56Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - SAT-Based Quantum Circuit Adaptation [0.9784637657097822]
量子回路を普遍的な量子ゲートセットからターゲットハードウェアの量子ゲートセットに適応させることは、意図された量子計算の忠実度と持続時間に決定的な影響を与える。
我々は、許容される置換と分解の集合を与えられた量子回路適応を最適化する満足度変調理論モデルを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-27T14:09:29Z) - Parametric Synthesis of Computational Circuits for Complex Quantum
Algorithms [0.0]
我々の量子シンセサイザーの目的は、ユーザーが高レベルなコマンドを使って量子アルゴリズムを実装できるようにすることである。
量子アルゴリズムを実装するための提案手法は、機械学習の分野で潜在的に有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T06:25:47Z) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T02:37:32Z) - QuantumCircuitOpt: An Open-source Framework for Provably Optimal Quantum
Circuit Design [0.0]
我々は,任意のユニタリゲートをハードウェアネイティブゲート列に分解する数学的最適化とアルゴリズムを実装した,新しいオープンソースフレームワークQuantumCircuitOptを提案する。
QCOptは、最大4キュービットの回路上で必要ゲート数を最大57%削減し、コモディティコンピューティングハードウェア上では数分未満で実行可能であることを示す。
また、IBMやRigetti、Googleなど、さまざまなハードウェアプラットフォームに基づいて、QCOptパッケージをさまざまな組み込みネイティブゲートセットに適合させる方法も示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T06:45:40Z) - Variational quantum compiling with double Q-learning [0.37798600249187286]
強化学習(RL)に基づく変分量子コンパイル(VQC)アルゴリズムを提案する。
エージェントは、ネイティブゲートアルファベットとそれらが行う量子ビットから、二重Q学習によって順次量子ゲートを選択するように訓練される。
NISQデバイスのデコヒーレンスプロセスとゲートノイズによる量子アルゴリズムのエラーを減らすことができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T06:46:35Z) - QUANTIFY: A framework for resource analysis and design verification of
quantum circuits [69.43216268165402]
QUINTIFYは、量子回路の定量的解析のためのオープンソースのフレームワークである。
Google Cirqをベースにしており、Clifford+T回路を念頭に開発されている。
ベンチマークのため、QUINTIFYは量子メモリと量子演算回路を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T15:36:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。