論文の概要: Hungarian Qubit Assignment for Optimized Mapping of Quantum Circuits on Multi-Core Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12182v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 11:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 12:47:56.466616
• Title: Hungarian Qubit Assignment for Optimized Mapping of Quantum Circuits on Multi-Core Architectures
• Title（参考訳）: マルチコアアーキテクチャにおける最適化量子回路マッピングのためのハンガリー量子ビット割り当て
• Authors: Pau Escofet, Anabel Ovide, Carmen G. Almudever, Eduard Alarc\'on, and Sergi Abadal
• Abstract要約: 量子コンピュータは、これらのクラスタ間のスペーサー接続を備えた密結合量子ビットのクラスタを特徴とするモジュラーアプローチを採用することが期待されている。 複数の処理コアにキュービットを効率よく分散させることは、量子コンピューティングシステムの性能とスケーラビリティを向上させる上で重要である。 ハンガリーのQubit Assignment(HQA)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1288814203214292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modular quantum computing architectures offer a promising alternative to monolithic designs for overcoming the scaling limitations of current quantum computers. To achieve scalability beyond small prototypes, quantum architectures are expected to adopt a modular approach, featuring clusters of tightly connected quantum bits with sparser connections between these clusters. Efficiently distributing qubits across multiple processing cores is critical for improving quantum computing systems' performance and scalability. To address this challenge, we propose the Hungarian Qubit Assignment (HQA) algorithm, which leverages the Hungarian algorithm to improve qubit-to-core assignment. The HQA algorithm considers the interactions between qubits over the entire circuit, enabling fine-grained partitioning and enhanced qubit utilization. We compare the HQA algorithm with state-of-the-art alternatives through comprehensive experiments using both real-world quantum algorithms and random quantum circuits. The results demonstrate the superiority of our proposed approach, outperforming existing methods, with an average improvement of 1.28$\times$.
• Abstract（参考訳）: モジュラー量子コンピューティングアーキテクチャは、現在の量子コンピュータのスケーリング制限を克服するために、モノリシックな設計に代わる有望な選択肢を提供する。 小さなプロトタイプ以上のスケーラビリティを実現するために、量子アーキテクチャは、これらのクラスタ間のスペーサー接続を備えた密結合量子ビットのクラスタを特徴とするモジュラーアプローチを採用することが期待されている。 複数の処理コアにキュービットを効率よく分散させることは、量子コンピューティングシステムの性能とスケーラビリティを向上させる上で重要である。 この課題に対処するために,我々は,ハンガリーのアルゴリズムを利用して量子ビットからコアへの割り当てを改善する,ハンガリーの量子ビット割り当て(hqa)アルゴリズムを提案する。 hqaアルゴリズムは、回路全体のキュービット間の相互作用を考慮し、きめ細かなパーティショニングと量子ビット利用の強化を可能にする。 実世界の量子アルゴリズムとランダム量子回路を用いた包括的実験を通じて,hqaアルゴリズムと最先端の代替手法を比較した。 その結果,提案手法は従来の手法よりも優れており,平均的な改善率は1.28$\times$であった。

関連論文リスト

• Attention-Based Deep Reinforcement Learning for Qubit Allocation in Modular Quantum Architectures [1.8781124875646162]
  この研究は、効率的な量子回路のコンパイルとマッピングのための新しい学習ベースのアプローチを導入することにより、スケーラブルな量子コンピューティングシステムの進歩に寄与する。 本研究では,Deep Reinforcement Learning (DRL) 手法を応用して,特定のマルチコアアーキテクチャのための学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T12:09:11Z)
• A Fast and Adaptable Algorithm for Optimal Multi-Qubit Pathfinding in Quantum Circuit Compilation [0.0]
  この研究は、量子回路のコンパイルマッピング問題における臨界サブルーチンとして、マルチキュービットパスフィンディングに焦点を当てている。 本稿では,回路SWAPゲート深さに対して量子ハードウェア上で量子ビットを最適にナビゲートする二進整数線形計画法を用いてモデル化したアルゴリズムを提案する。 我々は、様々な量子ハードウェアレイアウトのアルゴリズムをベンチマークし、計算ランタイム、解SWAP深さ、累積SWAPゲート誤差率などの特性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T05:59:15Z)
• Revisiting the Mapping of Quantum Circuits: Entering the Multi-Core Era [2.465579331213113]
  本稿では,コア間通信の削減を目的として,コアへのキュービット割り当てを最適化するために設計されたマルチコアマッピングアルゴリズムである,ハンガリークビット割り当て(HQA)アルゴリズムを紹介する。 モジュラーアーキテクチャの最先端回路マッピングアルゴリズムに対するHQAの評価では、実行時間と非ローカル通信の点で4.9times$と1.6times$の改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:31:39Z)
• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
  本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。 我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
• Mapping quantum circuits to modular architectures with QUBO [3.0148208709026005]
  マルチコアアーキテクチャでは、アルゴリズムの実行時にコア間の通信量を最小化することが重要である。 問題と解をエンコードする擬似非制約バイナリ最適化手法を初めて提案する。 提案手法は有望な結果を示し,非常に高密度かつ並列化された回路で極めて良好に動作した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T09:45:47Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Divide and Conquer for Combinatorial Optimization and Distributed Quantum Computation [3.8221353389253676]
  本稿では、大規模最適化問題を分散量子アーキテクチャにマッピングするハイブリッド変分法である量子除算法(QDCA)を紹介する。 これはグラフ分割と量子回路切断の組み合わせによって達成される。 我々は、最大独立集合問題のインスタンス上でQDCAをシミュレートし、類似の古典的アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを確かめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T18:00:32Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• 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。