論文の概要: Efficient parameterised compilation for hybrid quantum programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07683v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 11:45:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 22:53:18.872018
• Title: Efficient parameterised compilation for hybrid quantum programming
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子プログラミングのための効率的なパラメータ化コンパイル
• Authors: A.M. Krol, K. Mesman, A. Sarkar, M. M\"oller, Z. Al-Ars
• Abstract要約: 短期的な量子デバイスは、古典的コンピューティングを上回る可能性を秘めている。 これらのデバイスは、変分固有解法のようなハイブリッド古典量子アルゴリズムを使用する。 我々は、QuantumプログラミングフレームワークOpenQLにおいて、プログラム全体を再コンパイルしないように明示的なパラメータを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Near term quantum devices have the potential to outperform classical computing through the use of hybrid classical-quantum algorithms such as Variational Quantum Eigensolvers. These iterative algorithms use a classical optimiser to update a parameterised quantum circuit. Each iteration, the circuit is executed on a physical quantum processor or quantum computing simulator, and the average measurement result is passed back to the classical optimiser. When many iterations are required, the whole quantum program is also recompiled many times. We have implemented explicit parameters that prevent recompilation of the whole program in quantum programming framework OpenQL, called OpenQL_PC, to improve the compilation and therefore total run-time of hybrid algorithms. We compare the time required for compilation and simulation of the MAXCUT algorithm in OpenQL to the same algorithm in both PyQuil and Qiskit. With the new parameters, compilation time in OpenQL is reduced considerably for the MAXCUT benchmark. When using OpenQL_PC, compilation of hybrid algorithms is up to two times faster than when using PyQuil or Qiskit.
• Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスは、変分量子固有解法のようなハイブリッド古典量子アルゴリズムを用いて古典的計算を上回る可能性がある。 これらの反復アルゴリズムは古典的なオプティマイザを用いてパラメータ化された量子回路を更新する。 各イテレーションにおいて、回路は物理量子プロセッサまたは量子コンピューティングシミュレータ上で実行され、平均測定結果は古典的なオプティマイザに転送される。 多くの反復が必要な場合、量子プログラム全体も何度も再コンパイルされる。 我々は,OpenQL_PCと呼ばれる量子プログラミングフレームワークにおいて,プログラム全体の再コンパイルを防止する明示的なパラメータを実装した。 我々は、OpenQLにおけるMAXCUTアルゴリズムのコンパイルとシミュレーションに必要な時間と、PyQuilとQiskitの両方で同じアルゴリズムと比較する。 新しいパラメータでは、MAXCUTベンチマークでは、OpenQLのコンパイル時間が大幅に短縮される。 OpenQL_PCを使用する場合、ハイブリッドアルゴリズムのコンパイルは、PyQuilやQiskitを使用する場合の最大2倍高速である。

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