論文の概要: Quantum Circuit Unoptimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03805v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:05:59.067240
• Title: Quantum Circuit Unoptimization
• Title（参考訳）: 量子回路の最適化
• Authors: Yusei Mori, Hideaki Hakoshima, Kyohei Sudo, Toshio Mori, Kosuke Mitarai, Keisuke Fujii,
• Abstract要約: 我々は、量子回路最適化と呼ばれる量子アルゴリズムプリミティブを構築する。 回路等価性を保ちながらいくつかの冗長性を導入することで、与えられた量子回路複合体を作る。 我々は、量子回路の最適化を用いて、コンパイラベンチマークを生成し、回路最適化性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6449786007855248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization of circuits is an essential task for both quantum and classical computers to improve their efficiency. In contrast, classical logic optimization is known to be difficult, and a lot of heuristic approaches have been developed so far. In this study, we define and construct a quantum algorithmic primitive called quantum circuit unoptimization, which makes a given quantum circuit complex by introducing some redundancies while preserving circuit equivalence, i.e., the inverse operation of circuit optimization. Using quantum circuit unoptimization, we propose the quantum circuit equivalence test, a decision problem contained both in the NP and BQP classes but is not trivially included in the P class. Furthermore, as a practical application, we construct concrete unoptimization recipes to generate compiler benchmarks and evaluate circuit optimization performance using Qiskit and Pytket. Our numerical simulations demonstrate that quantum circuit unoptimizer systematically generates redundant circuits that are challenging for compilers to optimize, which can be used to compare the performance of different compilers and improve them. We also offer potential applications of quantum circuit unoptimization, such as generating quantum advantageous machine learning datasets and quantum computer fidelity benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 回路の最適化は、量子コンピュータと古典コンピュータの両方にとって、その効率を改善するために欠かせない課題である。 対照的に、古典論理の最適化は困難であることが知られており、これまで多くのヒューリスティックなアプローチが開発されてきた。 本研究では,回路等価性,すなわち回路最適化の逆演算を保ちながら,いくつかの冗長性を導入し,与えられた量子回路複合体を構成する量子回路最適化と呼ばれる量子アルゴリズムプリミティブを定義し,構築する。 量子回路の非最適化を用いて、NPクラスとBQPクラスの両方に含まれるが、Pクラスには自明に含まれない決定問題である量子回路等価性テストを提案する。 さらに,実例として,Qiskit と Pytket を用いて,コンパイラベンチマークの生成と回路最適化性能の評価を行うために,具体的不最適化レシピを構築した。 数値シミュレーションにより,コンパイラの最適化が困難な冗長回路を系統的に生成し,異なるコンパイラの性能の比較と性能向上に有効であることを示す。 また、量子優位な機械学習データセットや量子コンピュータ忠実度ベンチマークを生成するなど、量子回路の最適化の潜在的な応用も提供する。

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