論文の概要: Algorithm-Oriented Qubit Mapping for Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09826v3
- Date: Mon, 29 Jul 2024 15:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 00:36:23.518279
- Title: Algorithm-Oriented Qubit Mapping for Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムのためのアルゴリズム指向クビットマッピング
- Authors: Yanjun Ji, Xi Chen, Ilia Polian, Yue Ban,
- Abstract要約: 短期デバイスに実装された量子アルゴリズムは、ノイズと限定的な量子ビット接続による量子ビットマッピングを必要とする。
本稿では,アルゴリズム指向キュービットマッピング(AOQMAP)と呼ばれる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.990724104767043
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum algorithms implemented on near-term devices require qubit mapping due to noise and limited qubit connectivity. In this paper we propose a strategy called algorithm-oriented qubit mapping (AOQMAP) that aims to bridge the gap between exact and scalable mapping methods by utilizing the inherent structure of algorithms. While exact methods provide optimal solutions, they become intractable for large circuits. Scalable methods, like SWAP networks, offer fast solutions but lack optimality. AOQMAP bridges this gap by leveraging algorithmic features and their association with specific device substructures to achieve optimal and scalable solutions. The proposed strategy follows a two stage approach. First, it maps circuits to subtopologies to meet connectivity constraints. Second, it identifies the optimal qubits for execution using a cost function. Notably, AOQMAP provides both scalable and optimal solutions for variational quantum algorithms with fully connected two qubit interactions on common subtopologies including linear, T-, and H-shaped, minimizing circuit depth. Benchmarking experiments conducted on IBM quantum devices demonstrate significant reductions in gate count and circuit depth compared to Qiskit, Tket, and SWAP network. Specifically, AOQMAP achieves up to an 82% reduction in circuit depth and an average 138% increase in success probability. This scalable and algorithm-specific approach holds the potential to optimize a wider range of quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 短期デバイスに実装された量子アルゴリズムは、ノイズと限定的な量子ビット接続による量子ビットマッピングを必要とする。
本稿では,アルゴリズム固有の構造を利用して,正確なマッピング手法とスケーラブルなマッピング手法のギャップを埋めることを目的とした,アルゴリズム指向キュービットマッピング(AOQMAP)という戦略を提案する。
正確な手法は最適解を提供するが、大きな回路では難解となる。
SWAPネットワークのようなスケーラブルなメソッドは高速なソリューションを提供するが、最適性はない。
AOQMAPはこのギャップを、アルゴリズム的特徴と、特定のデバイスサブ構造との関係を利用して、最適でスケーラブルなソリューションを実現することで埋める。
提案された戦略は2段階のアプローチに従う。
まず、接続制約を満たすために回路をサブトポロジーにマップする。
第二に、コスト関数を用いて実行するための最適なキュービットを特定する。
特に、AOQMAPは、線形、T字型、H字型の回路深度を最小化する共通のサブトポロジー上で、完全に接続された2つの量子ビット相互作用を持つ変分量子アルゴリズムのスケーラブルかつ最適解を提供する。
IBM量子デバイス上で行われたベンチマーク実験では、Qiskit、Tket、SWAPネットワークと比較してゲート数と回路深さが大幅に減少した。
具体的には、AOQMAPは回路深さを最大82%減少させ、平均138%の成功確率を上昇させる。
このスケーラブルでアルゴリズム固有のアプローチは、より広い範囲の量子アルゴリズムを最適化する可能性を秘めている。
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