論文の概要: QECC-Synth: A Layout Synthesizer for Quantum Error Correction Codes on Sparse Hardware Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06428v4
• Date: Mon, 11 Nov 2024 08:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:23.493120
• Title: QECC-Synth: A Layout Synthesizer for Quantum Error Correction Codes on Sparse Hardware Architectures
• Title（参考訳）: QECC-Synth:スパースハードウェアアーキテクチャ上の量子エラー訂正符号のためのレイアウト合成器
• Authors: Keyi Yin, Hezi Zhang, Xiang Fang, Yunong Shi, Travis Humble, Ang Li, Yufei Ding,
• Abstract要約: 量子誤り訂正(QEC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティングを実現するために不可欠である。 現在のアプローチでは、QEC回路の特徴を過小評価するか、特定のコードやアーキテクチャに合わせた手動設計に重点を置いている。 これらの課題に対処するQECコード実装のための自動コンパイラであるQECC-Synthを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.785334649858498
• License:
• Abstract: Quantum Error Correction (QEC) codes are essential for achieving fault-tolerant quantum computing (FTQC). However, their implementation faces significant challenges due to disparity between required dense qubit connectivity and sparse hardware architectures. Current approaches often either underutilize QEC circuit features or focus on manual designs tailored to specific codes and architectures, limiting their capability and generality. In response, we introduce QECC-Synth, an automated compiler for QEC code implementation that addresses these challenges. We leverage the ancilla bridge technique tailored to the requirements of QEC circuits and introduces a systematic classification of its design space flexibilities. We then formalize this problem using the MaxSAT framework to optimize these flexibilities. Evaluation shows that our method significantly outperforms existing methods while demonstrating broader applicability across diverse QEC codes and hardware architectures.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正(QEC)符号は、フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)の実現に不可欠である。 しかし、その実装は、必要となる高密度キュービット接続とスパースハードウェアアーキテクチャの相違により、重大な課題に直面している。 現在のアプローチでは、QEC回路の機能を過小評価するか、特定のコードやアーキテクチャに合わせた手動設計に重点を置いて、その能力と汎用性を制限していることが多い。 そこで本研究では,QECコード実装のための自動コンパイラであるQECC-Synthを紹介する。 我々は,QEC回路の要求に合わせたアンシラブリッジ技術を活用し,設計空間の柔軟性を体系的に分類する。 次に、これらの柔軟性を最適化するためにMaxSATフレームワークを用いてこの問題を定式化する。 評価の結果,本手法は既存の手法よりも優れており,様々なQECコードやハードウェアアーキテクチャにまたがる適用性を示している。

関連論文リスト

• Accelerating Error Correction Code Transformers [56.75773430667148]
  本稿では,トランスを用いたデコーダの高速化手法を提案する。 最新のハードウェアでは、90%の圧縮比を実現し、算術演算エネルギー消費を少なくとも224倍削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T11:07:55Z)
• Differentiable Quantum Architecture Search in Asynchronous Quantum Reinforcement Learning [3.6881738506505988]
  トレーニング可能な回路パラメータと構造重み付けを可能にするために、微分可能な量子アーキテクチャ探索(DiffQAS)を提案する。 提案したDiffQAS-QRL手法は,手作業による回路アーキテクチャに匹敵する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T17:11:00Z)
• Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
  超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。 短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。 本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z)
• Strategic Code: A Unified Spatio-Temporal Framework for Quantum Error-Correction [0.0]
  QECC(Quantum error-correcting code)は、フォールトトレラントな量子情報処理の中心的な要素である。 動的QECCのパラダイムは、時間的にも空間的にも論理情報をしっかりとエンコードできることを示している。 動的Qがフォールトトレランスをいかに達成するかという大まかな理論が欠落している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T18:03:00Z)
• QCSHQD: Quantum computing as a service for Hybrid classical-quantum software development: A Vision [4.6103649840975365]
  本研究は,古典的開発者のためのQCリソースへのアクセスを民主化するために設計されたQCSHQDの青写真を示す。 QCSHQDのビジョンは、古典的コンピュータと量子コンピュータのハイブリッド化における重要な課題に対処することで、イノベーションを画期的なものにする道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:16:43Z)
• Reinforcement learning-assisted quantum architecture search for variational quantum algorithms [0.0]
  この論文は、ノイズの多い量子ハードウェアにおける機能量子回路の同定に焦点を当てている。 本稿では, テンソルを用いた量子回路の符号化, 環境力学の制約により, 可能な回路の探索空間を効率的に探索する。 様々なVQAを扱う際、我々のRLベースのQASは既存のQASよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T12:30:39Z)
• Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design [8.894627352356302]
  ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの応用と、QCアーキテクチャを改善するためのMLの両方を含む。 我々はマルコフ決定過程として定式化された具体的なフレームワークであるqcd-gymを提案し、連続パラメータ化された量子ゲートの普遍的なセットを制御することができる学習ポリシーを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T16:41:30Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• The Basis of Design Tools for Quantum Computing: Arrays, Decision Diagrams, Tensor Networks, and ZX-Calculus [55.58528469973086]
  量子コンピュータは、古典的コンピュータが決して起こらない重要な問題を効率的に解決することを約束する。 完全に自動化された量子ソフトウェアスタックを開発する必要がある。 この研究は、今日のツールの"内部"の外観を提供し、量子回路のシミュレーション、コンパイル、検証などにおいてこれらの手段がどのように利用されるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:00Z)
• Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。