論文の概要: On constructing benchmark quantum circuits with known near-optimal transformation cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08932v1
• Date: Sat, 21 Jan 2023 10:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 15:39:06.999548
• Title: On constructing benchmark quantum circuits with known near-optimal transformation cost
• Title（参考訳）: 準最適変換コストの既知のベンチマーク量子回路の構成について
• Authors: Sanjiang Li, Xiangzhen Zhou, Yuan Feng
• Abstract要約: 本稿では,量子回路変換アルゴリズムを評価するためにベンチマーク回路を構築する新しい手法を提案する。 ベンチマークでは、ほぼ最適変換コストが知られており、QUEKNOと呼ばれている。 評価の結果,SABRE は 53量子ビット IBM Q Rochester と Google の Sycamore 上で, 平均コストが著しく低い変換を生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72166630054365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current quantum devices impose strict connectivity constraints on quantum circuits, making circuit transformation necessary before running logical circuits on real quantum devices. Many quantum circuit transformation (QCT) algorithms have been proposed in the past several years. This paper proposes a novel method for constructing benchmark circuits and uses these benchmark circuits to evaluate state-of-the-art QCT algorithms, including TKET from Cambridge Quantum Computing, Qiskit from IBM, and three academic algorithms SABRE, SAHS, and MCTS. These benchmarks have known near-optimal transformation costs and thus are called QUEKNO (for quantum examples with known near-optimality). Compared with QUEKO benchmarks designed by Tan and Cong (2021), which all have zero optimal transformation costs, QUEKNO benchmarks are more general and can provide a more faithful evaluation for QCT algorithms (like TKET) which use subgraph isomorphism to find the initial mapping. Our evaluation results show that SABRE can generate transformations with conspicuously low average costs on the 53-qubit IBM Q Rochester and Google's Sycamore in both gate size and depth objectives.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子デバイスは量子回路に厳しい接続制約を課し、実際の量子デバイス上で論理回路を実行する前に回路変換を必要とする。 近年,多くの量子回路変換(QCT)アルゴリズムが提案されている。 本稿では,ケンブリッジ量子コンピューティングのTKET,IBMのQiskit,SABRE,SAHS,MCTSの3つの学術アルゴリズムを含む,最新のQCTアルゴリズムを評価するためにベンチマーク回路を構築する新しい手法を提案する。 これらのベンチマークは、ほぼ最適変換コストを知っており、これをquekno(既知の近似最適性を持つ量子例)と呼ぶ。 タンとコングが設計したQUEKOベンチマーク(2021年)と比較すると、QUEKNOベンチマークはより汎用的で、グラフアイソモーフィズムを用いて初期マッピングを求めるQCTアルゴリズム(TKETなど)に対してより忠実な評価を提供することができる。 評価の結果,SABRE は 53量子ビット IBM Q Rochester と Google の Sycamore に対して, ゲートサイズと深さの両目的において, 平均コストが著しく低い変換を生成できることが示唆された。

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