論文の概要: Applying an Evolutionary Algorithm to Minimize Teleportation Costs in Distributed Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18529v2
- Date: Tue, 17 Sep 2024 11:16:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 22:50:44.569206
- Title: Applying an Evolutionary Algorithm to Minimize Teleportation Costs in Distributed Quantum Computing
- Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングにおけるテレポーテーションコスト最小化のための進化的アルゴリズムの適用
- Authors: Leo Sünkel, Manik Dawar, Thomas Gabor,
- Abstract要約: 量子通信ネットワークは、古典的および量子チャネルを介して複数の量子コンピュータ(QC)を接続することによって形成することができる。
分散量子コンピューティングでは、QCは集合的に量子計算を行う。
本稿では,この問題に対する進化的アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0846297887400977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: By connecting multiple quantum computers (QCs) through classical and quantum channels, a quantum communication network can be formed. This gives rise to new applications such as blind quantum computing, distributed quantum computing, and quantum key distribution. In distributed quantum computing, QCs collectively perform a quantum computation. As each device only executes a sub-circuit with fewer qubits than required by the complete circuit, a number of small QCs can be used in combination to execute a large quantum circuit that a single QC could not solve on its own. However, communication between QCs may still occur. Depending on the connectivity of the circuit, qubits must be teleported to different QCs in the network, adding overhead to the actual computation; thus, it is crucial to minimize the number of teleportations. In this paper, we propose an evolutionary algorithm for this problem. More specifically, the algorithm assigns qubits to QCs in the network for each time step of the circuit such that the overall teleportation cost is minimized. Moreover, network-specific constraints such as the capacity of each QC in the network can be taken into account. We run experiments on random as well as benchmarking circuits and give an outline on how this method can be adjusted to be incorporated into more realistic network settings as well as in compilers for distributed quantum computing. Our results show that an evolutionary algorithm is well suited for this problem when compared to the graph partitioning approach as it delivers better results while simultaneously allows the easy integration and consideration of various problem-specific constraints.
- Abstract（参考訳）: 古典的および量子チャネルを介して複数の量子コンピュータ(QC)を接続することにより、量子通信ネットワークを形成することができる。
これにより、ブラインド量子コンピューティング、分散量子コンピューティング、量子鍵分布などの新しい応用がもたらされる。
分散量子コンピューティングでは、QCは集合的に量子計算を行う。
各デバイスは、完全回路よりも少ないキュービットのサブ回路のみを実行するため、単一のQCが単独では解けない大きな量子回路を実行するために、多数の小さなQCを使用することができる。
しかし、QC間の通信はまだ起こる可能性がある。
回路の接続性によっては、キュービットはネットワーク内の異なるQCにテレポートされ、実際の計算にオーバーヘッドを加える必要がある。
本稿では,この問題に対する進化的アルゴリズムを提案する。
より具体的には、このアルゴリズムは、全体のテレポーテーションコストが最小となるように、回路の各時間ステップ毎に、ネットワーク内のQCにキュービットを割り当てる。
さらに、ネットワーク内の各QCの容量などのネットワーク固有の制約を考慮することができる。
ランダム回路およびベンチマーク回路の実験を行い、分散量子コンピューティング用のコンパイラと同様に、より現実的なネットワーク設定に組み込むためにこの手法をどのように調整するかの概要を述べる。
この結果から,グラフ分割法と比較すると,進化的アルゴリズムはより優れた結果をもたらすと同時に,様々な問題固有の制約を容易に統合し,考慮することが容易であることがわかった。
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