論文の概要: Hybrid Gate-Pulse Model for Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00661v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 17:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 22:40:35.433295
• Title: Hybrid Gate-Pulse Model for Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムのためのハイブリッドゲートパルスモデル
• Authors: Zhiding Liang, Zhixin Song, Jinglei Cheng, Zichang He, Ji Liu, Hanrui Wang, Ruiyang Qin, Yiru Wang, Song Han, Xuehai Qian, Yiyu Shi
• Abstract要約: 現在の量子プログラムは主にゲートレベルでコンパイルされ、量子回路は量子ゲートで構成されている。 パルスレベルの最適化は、回路長の利点から研究者から注目を集めている。 これらの問題を緩和できるハイブリッドゲートパルスモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.73469431747376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current quantum programs are mostly synthesized and compiled on the gate-level, where quantum circuits are composed of quantum gates. The gate-level workflow, however, introduces significant redundancy when quantum gates are eventually transformed into control signals and applied on quantum devices. For superconducting quantum computers, the control signals are microwave pulses. Therefore, pulse-level optimization has gained more attention from researchers due to their advantages in terms of circuit duration. Recent works, however, are limited by their poor scalability brought by the large parameter space of control signals. In addition, the lack of gate-level "knowledge" also affects the performance of pure pulse-level frameworks. We present a hybrid gate-pulse model that can mitigate these problems. We propose to use gate-level compilation and optimization for "fixed" part of the quantum circuits and to use pulse-level methods for problem-agnostic parts. Experimental results demonstrate the efficiency of the proposed framework in discrete optimization tasks. We achieve a performance boost at most 8% with 60% shorter pulse duration in the problem-agnostic layer.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子プログラムは主に、量子回路が量子ゲートで構成されているゲートレベルで合成され、コンパイルされる。 しかし、ゲートレベルのワークフローは、量子ゲートが最終的に制御信号に変換され、量子デバイスに適用されるとき、大きな冗長性をもたらす。 超伝導量子コンピュータでは、制御信号はマイクロ波パルスである。 そのため、パルスレベルの最適化は回路長の利点から研究者から注目されている。 しかし、最近の研究は、制御信号の大きなパラメータ空間によってもたらされるスケーラビリティの低さによって制限されている。 さらに、ゲートレベルの"知識"の欠如は、純粋なパルスレベルのフレームワークのパフォーマンスにも影響を及ぼす。 これらの問題を緩和できるハイブリッドゲートパルスモデルを提案する。 本稿では,量子回路の"固定"部分に対してゲートレベルのコンパイルと最適化を行い,問題のない部分に対してパルスレベルの手法を適用することを提案する。 実験結果は離散最適化タスクにおける提案フレームワークの有効性を示す。 問題非依存層におけるパルス持続時間を60%短縮し,8%以上の性能向上を実現した。

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