論文の概要: Predicting Good Quantum Circuit Compilation Options
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08027v2
- Date: Sat, 22 Oct 2022 11:29:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-22 14:13:23.378086
- Title: Predicting Good Quantum Circuit Compilation Options
- Title（参考訳）: 優れた量子回路コンパイルオプションの予測
- Authors: Nils Quetschlich, Lukas Burgholzer, Robert Wille
- Abstract要約: 本稿では,量子回路におけるコンパイルオプションの最適組み合わせを予測するフレームワークを提案する。
未確認テスト回路の4分の3以上において、コンパイルオプションの最良の組み合わせが決定される。
結果として得られた方法論は、エンドユーザに最高のコンパイルオプションの予測を提供するだけでなく、機械学習技術から明確な知識を抽出する手段を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.610459670994051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Any potential application of quantum computing, once encoded as a quantum
circuit, needs to be compiled in order to be executed on a quantum computer.
Deciding which qubit technology, which device, which compiler, and which
corresponding settings are best for the considered problem -- according to a
measure of goodness -- requires expert knowledge and is overwhelming for
end-users from different domains trying to use quantum computing to their
advantage. In this work, we treat the problem as a statistical classification
task and explore the utilization of supervised machine learning techniques to
optimize the compilation of quantum circuits. Based on that, we propose a
framework that, given a quantum circuit, predicts the best combination of these
options and, by that, automatically makes these decisions for the end-user.
Experimental evaluations show that, considering a prototypical setting with
over 2000 quantum circuits, the proposed framework achieves great performance:
for more than three quarters of all unseen test circuits, the best combination
of compilation options is determined. Moreover, for more than 90% of the
circuits, a combination of compilation options within the top-three is
determined. Furthermore, the resulting methodology does not only provide
end-users with a prediction on the best compilation options, but additionally
provides means to extract explicit knowledge from the machine learning
technique. This knowledge helps in two ways: it lays the foundation for further
applications of machine learning in this domain and, also, allows to quickly
verify whether a machine learning algorithm is reasonably trained. The
corresponding framework and the pre-trained classifier are publicly available
on GitHub (https://github.com/cda-tum/MQTPredictor).
- Abstract（参考訳）: かつて量子回路としてエンコードされた量子コンピューティングの潜在的な応用は、量子コンピュータ上で実行されるためにコンパイルされる必要がある。
どのQubit技術、どのデバイス、どのコンパイラ、どの設定が問題を考えるのに最適かを決定するには、専門家の知識が必要で、量子コンピューティングをその利点に活用しようとする異なるドメインのエンドユーザーにとっては圧倒的である。
本研究では,この問題を統計的分類タスクとして扱い,教師あり機械学習技術を用いて量子回路のコンパイルを最適化する。
そこで我々は,量子回路が与えられた場合,これらのオプションの最適な組み合わせを予測し,それに基づいてエンドユーザが自動的に決定するフレームワークを提案する。
実験により,2000以上の量子回路を用いたプロトタイプ設定を考えると,提案手法は高い性能を達成し,全ての未確認試験回路の4分の3以上において,コンパイルオプションの最適組み合わせが決定されることがわかった。
さらに、回路の90%以上については、トップ3内のコンパイルオプションの組み合わせが決定される。
さらに、結果として得られる方法論は、最高のコンパイルオプションに関する予測をエンドユーザーに提供するだけでなく、機械学習技術から明確な知識を抽出する手段も提供する。
この知識は、この領域における機械学習のさらなる応用の基礎となると同時に、機械学習アルゴリズムが合理的に訓練されているかどうかを迅速に検証できる。
対応するフレームワークと事前学習された分類器はgithubで公開されている(https://github.com/cda-tum/mqtpredictor)。
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