論文の概要: Constraint programming models for depth-optimal qubit assignment and
SWAP-based routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08629v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 16:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 18:10:50.577428
- Title: Constraint programming models for depth-optimal qubit assignment and
SWAP-based routing
- Title（参考訳）: 深さ最適量子ビット割り当てとスワップベースルーティングのための制約プログラミングモデル
- Authors: Kyle E. C. Booth
- Abstract要約: 量子ビット割り当てとルーティング問題に対する制約プログラミング(CP)モデルを提案する。
回路深さ最小化のための整数線形プログラミング(ILP)モデルと比較する。
実験分析の結果,提案手法はソリューションの品質と実行時間の両方において,ILPモデルよりも優れていることがわかった。
- 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: Due to the limited connectivity of gate model quantum devices, logical
quantum circuits must be compiled to target hardware before they can be
executed. Often, this process involves the insertion of SWAP gates into the
logical circuit, usually increasing the depth of the circuit, achieved by
solving a so-called qubit assignment and routing problem. Recently, a number of
integer linear programming (ILP) models have been proposed for solving the
qubit assignment and routing problem to proven optimality. These models encode
the objective function and constraints of the problem, and leverage the use of
automated solver technology to find hardware-compliant quantum circuits. In
this work, we propose constraint programming (CP) models for this problem and
compare their performance against ILP for circuit depth minimization for both
linear and two-dimensional grid lattice device topologies on a set of randomly
generated instances. Our empirical analysis indicates that the proposed CP
approaches outperform the ILP models both in terms of solution quality and
runtime.
- Abstract（参考訳）: ゲートモデル量子デバイスの接続が限られているため、論理量子回路は実行前にターゲットハードウェアにコンパイルされなければならない。
多くの場合、このプロセスでは、論理回路にスワップゲートを挿入し、いわゆる量子ビット割り当てとルーティング問題を解決することで回路の深さを増加させる。
近年,量子ビット割当問題やルーティング問題の解法として整数線形計画法(ilp)モデルが提案されている。
これらのモデルは問題の目的関数と制約を符号化し、ハードウェア準拠の量子回路を見つけるために自動解法技術を利用する。
そこで本研究では,本問題に対する制約プログラミング(cp)モデルを提案し,線形および二次元グリッド格子デバイストポロジの回路深度最小化のためのirpとの比較を行った。
実験分析の結果,提案手法はソリューションの品質と実行時間の両方において,ILPモデルよりも優れていることがわかった。
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