論文の概要: Hardware-Conscious Optimization of the Quantum Toffoli Gate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02669v2
- Date: Tue, 20 Sep 2022 17:43:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-27 18:21:12.640840
- Title: Hardware-Conscious Optimization of the Quantum Toffoli Gate
- Title（参考訳）: 量子トッフォリゲートのハードウェアによる最適化
- Authors: Max Aksel Bowman, Pranav Gokhale, Jeffrey Larson, Ji Liu, Martin
Suchara
- Abstract要約: 本稿では,IBMQネイティブゲートセットに焦点をあてるが,提案手法は任意の超伝導量子ビットアーキテクチャに対して一般化可能である。
IBMQネイティブゲートセットにマルチキュービットのクロス共振ゲートが組み込まれていると仮定した6つのマルチキュービットゲートの実装を,線形接続されたキュービットに対する標準8個のマルチキュービット実装から25%値下げした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.897854272643634
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While quantum computing holds great potential in several fields including
combinatorial optimization, electronic structure calculation, and number
theory, the current era of quantum computing is limited by noisy hardware. Many
quantum compilation approaches, including noise-adaptive compilation and
efficient qubit routing, can mitigate the effects of imperfect hardware by
optimizing quantum circuits for objectives such as critical path length. Few of
these approaches, however, consider quantum circuits in terms of the set of
vendor-calibrated operations (i.e., native gates) available on target hardware.
In this paper, we review and expand both analytical and numerical methodology
for optimizing quantum circuits at this abstraction level. Additionally, we
present a procedure for combining the strengths of analytical native gate-level
optimization with numerical optimization. We use these methods to produce
optimized implementations of the Toffoli gate, a fundamental building block of
several quantum algorithms with near-term applications in quantum compilation
and machine learning. This paper focuses on the IBMQ native gate set, but the
methods presented are generalizable to any superconducting qubit architecture.
Our analytically optimized implementation demonstrated a $18\%$ reduction in
infidelity compared with the canonical implementation as benchmarked on IBM
Jakarta with quantum process tomography. Our numerical methods produced
implementations with six multi-qubit gates assuming the inclusion of
multi-qubit cross-resonance gates in the IBMQ native gate set, a $25\%$
reduction from the canonical eight multi-qubit implementation for
linearly-connected qubits. These results demonstrate the efficacy of native
gate-level optimization of quantum circuits and motivate further research into
this topic.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは組合せ最適化、電子構造計算、数論などいくつかの分野において大きな可能性を秘めているが、量子コンピューティングの現在の時代はノイズの多いハードウェアによって制限されている。
ノイズ適応型コンパイルや効率的な量子ビットルーティングを含む多くの量子コンパイルアプローチは、臨界経路長などの目的のために量子回路を最適化することで、不完全なハードウェアの影響を軽減することができる。
しかし、これらのアプローチのいくつかは、ターゲットハードウェアで利用可能なベンダー校正操作(すなわちネイティブゲート)の集合の観点から量子回路を考える。
本稿では,この抽象化レベルで量子回路を最適化するための解析的手法と数値的手法の両方をレビューし,拡張する。
さらに,解析的ネイティブゲートレベル最適化の強みと数値最適化を組み合わせる手法を提案する。
我々は、これらの手法を用いて、量子コンパイルと機械学習の短期的応用を含む複数の量子アルゴリズムの基本構築ブロックである toffoli ゲートの最適化実装を作成する。
本稿では,ibmqネイティブゲート集合に焦点を当てるが,提案手法は任意の超伝導量子ビットアーキテクチャに一般化できる。
解析的に最適化された実装は、IBM Jakartaで量子プロセストモグラフィーでベンチマークされた標準実装と比較すると、不忠実度を18 %以上削減することを示した。
ibmqネイティブゲートセットにマルチキュービットのクロス共振ゲートを包含すると仮定した6つのマルチキュービットゲートの実装を,線形接続キュービットの標準8つのマルチキュービット実装から$25\%削減した。
これらの結果は、量子回路のネイティブゲートレベル最適化の有効性を示し、このトピックに対するさらなる研究を動機付けるものである。
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