Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unitary Synthesis of Clifford+T Circuits with Reinforcement Learning

論文の概要: Unitary Synthesis of Clifford+T Circuits with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14865v4
Date: Tue, 3 Sep 2024 11:03:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-04 18:40:27.621093
Title: Unitary Synthesis of Clifford+T Circuits with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習によるクリフォード+T回路の単元合成
Authors: Sebastian Rietsch, Abhishek Y. Dubey, Christian Ufrecht, Maniraman Periyasamy, Axel Plinge, Christopher Mutschler, Daniel D. Scherer,
Abstract要約: ユニタリ合成は、与えられたユニタリを表す量子回路を特定することを目的としている。木探索法 Gumbel AlphaZero を用いて、正確に合成可能な Clifford+T ユニタリの部分集合の問題を解く。提案手法は,最大60ゲートのランダム化回路から生成した最大5キュービットの回路を効果的に合成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4646794072984477
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a deep reinforcement learning approach for synthesizing unitaries into quantum circuits. Unitary synthesis aims to identify a quantum circuit that represents a given unitary while minimizing circuit depth, total gate count, a specific gate count, or a combination of these factors. While past research has focused predominantly on continuous gate sets, synthesizing unitaries from the parameter-free Clifford+T gate set remains a challenge. Although the time complexity of this task will inevitably remain exponential in the number of qubits for general unitaries, reducing the runtime for simple problem instances still poses a significant challenge. In this study, we apply the tree-search method Gumbel AlphaZero to solve the problem for a subset of exactly synthesizable Clifford+T unitaries. Our method effectively synthesizes circuits for up to five qubits generated from randomized circuits with up to 60 gates, outperforming existing tools like QuantumCircuitOpt and MIN-T-SYNTH in terms of synthesis time for larger qubit counts. Furthermore, it surpasses Synthetiq in successfully synthesizing random, exactly synthesizable unitaries. These results establish a strong baseline for future unitary synthesis algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子回路にユニタリを合成する深層強化学習手法を提案する。ユニタリ合成は、回路深さ、総ゲート数、特定のゲート数、またはこれらの組み合わせを最小化しながら、与えられたユニタリを表す量子回路を特定することを目的としている。過去の研究は主に連続ゲート集合に焦点を当ててきたが、パラメータフリーなクリフォード+Tゲート集合からユニタリを合成することは依然として困難である。このタスクの時間的複雑さは、一般的なユニタリーのキュービット数では必然的に指数関数的であり続けるが、単純な問題インスタンスのランタイムを減らすことは、依然として大きな課題である。本研究では,木探索法であるGumbel AlphaZeroを用いて,正確に合成可能なClifford+Tユニタリの部分集合の問題を解く。提案手法は,60個のゲートを持つランダム化回路から生成した最大5量子ビットの回路を効果的に合成し,より大きな量子ビット数に対する合成時間において,QuantumCircuitOptやMIN-T-SYNTHといった既存のツールより優れている。さらに、ランダムで正確に合成可能なユニタリの合成に成功し、Synthetiqを上回っている。これらの結果は、将来のユニタリ合成アルゴリズムの強力なベースラインを確立する。

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