論文の概要: A doubly stochastic matrices-based approach to optimal qubit routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07222v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 09:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 07:09:17.997978
- Title: A doubly stochastic matrices-based approach to optimal qubit routing
- Title（参考訳）: 二重確率行列に基づく最適量子ビットルーティング
- Authors: Nicola Mariella, Sergiy Zhuk
- Abstract要約: スワップマッピングは、SWAPゲートによって論理量子回路を等価な物理実装可能なものにマッピングする量子コンパイラ最適化である。
本研究では、置換行列の組み合わせとして定義される二重凸行列と呼ばれる構造を用いる。
提案アルゴリズムは,追加時間のコストで,アートアルゴリズムSABREの状態と比較して,大幅な深度低減を実現することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Swap mapping is a quantum compiler optimization that, by introducing SWAP
gates, maps a logical quantum circuit to an equivalent physically implementable
one. The physical implementability of a circuit is determined by the
fulfillment of the hardware connectivity constraints. Therefore, the placement
of the SWAP gates can be interpreted as a discrete optimization process. In
this work, we employ a structure called doubly stochastic matrix, which is
defined as a convex combination of permutation matrices. The intuition is that
of making the decision process smooth. Doubly stochastic matrices are contained
in the Birkhoff polytope, in which the vertices represent single permutation
matrices. In essence, the algorithm uses smooth constrained optimization to
slide along the edges of the polytope toward the potential solutions on the
vertices. In the experiments, we show that the proposed algorithm, at the cost
of additional computation time, can deliver significant depth reduction when
compared to the state of the art algorithm SABRE.
- Abstract（参考訳）: スワップマッピングは、SWAPゲートを導入することで論理量子回路を等価な物理実装可能なものにマッピングする量子コンパイラ最適化である。
回路の物理的実装性は、ハードウェア接続制約を満たすことによって決定される。
したがって、スワップゲートの配置は離散最適化プロセスとして解釈することができる。
本研究では、置換行列の凸結合として定義される二重確率行列(dubly stochastic matrix)という構造を用いる。
直感は意思決定プロセスを円滑にすることです。
二重確率行列はバーホフ多面体に含まれ、頂点は単一の置換行列を表す。
本質的に、このアルゴリズムは滑らかな制約付き最適化を使用して、頂点上のポテンシャル解に向かってポリトープの端に沿ってスライドする。
実験では,提案アルゴリズムは,計算時間を増やすことで,アートアルゴリズムのSABREの状態と比較して,大幅な深度低減を実現することができることを示した。
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