論文の概要: COGNAC: Circuit Optimization via Gradients and Noise-Aware Compilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02769v3
• Date: Wed, 09 Apr 2025 19:39:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:19:40.417931
• Title: COGNAC: Circuit Optimization via Gradients and Noise-Aware Compilation
• Title（参考訳）: COGNAC:勾配と雑音認識による回路最適化
• Authors: Finn Voichick, Leonidas Lampropoulos, Robert Rand,
• Abstract要約: 我々は、量子回路をコンパイルするための新しい戦略であるCOGNACを提案する。 回転角をゼロにすることで、COGNACは回路からゲートを取り除き、より小さな量子回路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License:
• Abstract: We present COGNAC, a novel strategy for compiling quantum circuits based on numerical optimization algorithms from scientific computing. Observing that shorter-duration "partially entangling" gates tend to be less noisy than the typical "maximally entangling" gates, we use a simple and versatile noise model to construct a differentiable cost function. Standard gradient-based optimization algorithms running on a GPU can then quickly converge to a local optimum that closely approximates the target unitary. By reducing rotation angles to zero, COGNAC removes gates from a circuit, producing smaller quantum circuits. We have implemented this technique as a general-purpose Qiskit compiler plugin and compared performance with state-of-the-art optimizers on a variety of standard benchmarks. Testing our compiled circuits on superconducting quantum hardware, we find that COGNAC's optimizations produce circuits that are substantially less noisy than those produced by existing optimizers. These runtime performance gains come without a major compile-time cost, as COGNAC's parallelism allows it to retain a competitive optimization speed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,数値最適化アルゴリズムに基づく量子回路の計算手法であるCOGNACを提案する。 短周期の「部分的絡み合い」ゲートは、典型的な「最大絡み合い」ゲートよりもノイズが少ない傾向にあるのを観察するために、単純で多目的なノイズモデルを用いて、異なるコスト関数を構築する。 GPU上で動作する標準勾配に基づく最適化アルゴリズムは、ターゲットのユニタリを近似した局所的な最適化に迅速に収束することができる。 回転角をゼロにすることで、COGNACは回路からゲートを取り除き、より小さな量子回路を生成する。 この手法を汎用のQiskitコンパイラプラグインとして実装し、様々なベンチマークで最先端の最適化器と性能を比較した。 超伝導量子ハードウェア上でコンパイルされた回路をテストすると、COGNACの最適化が既存の最適化回路よりもかなりノイズが少ない回路を生成することが分かる。 COGNACの並列性により、競争力のある最適化速度を維持することができるため、ランタイムのパフォーマンス向上はコンパイル時の大幅なコストを伴わない。

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