論文の概要: Circuit Partitioning for Multi-Core Quantum Architectures with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17976v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 16:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:51:45.222935
• Title: Circuit Partitioning for Multi-Core Quantum Architectures with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるマルチコア量子アーキテクチャの回路分割
• Authors: Arnau Pastor, Pau Escofet, Sahar Ben Rached, Eduard Alarc\'on, Pere Barlet-Ros, and Sergi Abadal
• Abstract要約: スケーラビリティ問題を解決するために,マルチコア量子アーキテクチャを提案する。 これらの課題の1つは、量子コンピュータの異なるコアに適合するように量子アルゴリズムを適用することである。 本稿では,Deep Reinforcement Learning を用いた回路分割手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.91027965990951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing holds immense potential for solving classically intractable problems by leveraging the unique properties of quantum mechanics. The scalability of quantum architectures remains a significant challenge. Multi-core quantum architectures are proposed to solve the scalability problem, arising a new set of challenges in hardware, communications and compilation, among others. One of these challenges is to adapt a quantum algorithm to fit within the different cores of the quantum computer. This paper presents a novel approach for circuit partitioning using Deep Reinforcement Learning, contributing to the advancement of both quantum computing and graph partitioning. This work is the first step in integrating Deep Reinforcement Learning techniques into Quantum Circuit Mapping, opening the door to a new paradigm of solutions to such problems.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、量子力学のユニークな性質を活用することによって、古典的に難解な問題を解く大きな可能性を秘めている。 量子アーキテクチャのスケーラビリティは依然として大きな課題である。 スケーラビリティ問題を解決するため,マルチコア量子アーキテクチャが提案され,ハードウェアや通信,コンパイルなどの新たな課題が生まれている。 これらの課題の1つは、量子アルゴリズムを量子コンピュータの異なるコアに適合させることである。 本稿では,深層強化学習を用いた新しい回路分割手法を提案し,量子コンピューティングとグラフ分割の進展に寄与する。 この研究は、深層強化学習技術を量子回路マッピングに統合する最初のステップであり、そのような問題に対する新しい解決策のパラダイムへの扉を開く。

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