論文の概要: XGSwap: eXtreme Gradient boosting Swap for Routing in NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17982v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 18:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:22:24.227683
• Title: XGSwap: eXtreme Gradient boosting Swap for Routing in NISQ Devices
• Title（参考訳）: XGSwap: iXtreme Gradient boosting Swap for Routing in NISQ Devices
• Authors: Jean-Baptiste Waring, Christophe Pere, Sébastien Le Beux,
• Abstract要約: 本研究では,機械学習モデルを導入し,代替経路の忠実度を予測し,忠実度を向上する。 実験はすべて127キュービットのIBM Quantum System Oneであるibm_quebec上で行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the current landscape of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing, the inherent noise presents significant challenges to achieving high-fidelity long-range entanglement. Furthermore, this challenge is amplified by the limited connectivity of current superconducting devices, necessitating state permutations to establish long-distance entanglement. Traditionally, graph methods are used to satisfy the coupling constraints of a given architecture by routing states along the shortest undirected path between qubits. In this work, we introduce a gradient boosting machine learning model to predict the fidelity of alternative--potentially longer--routing paths to improve fidelity. This model was trained on 4050 random CNOT gates ranging in length from 2 to 100+ qubits. The experiments were all executed on ibm_quebec, a 127-qubit IBM Quantum System One. Through more than 200+ tests run on actual hardware, our model successfully identified higher fidelity paths in approximately 23% of cases.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間規模量子(NISQ)計算の現在の状況では、固有ノイズは高忠実な長距離絡み合いを実現する上で大きな課題となる。 さらに、この課題は、現在の超伝導デバイスの限られた接続によって増幅され、長距離エンタングルメントを確立するために状態置換を必要とする。 伝統的に、グラフ法は、キュービット間の最短方向の経路に沿って状態をルーティングすることで、与えられたアーキテクチャの結合制約を満たすために用いられる。 本研究では,機械学習モデルを導入し,代替経路の忠実度を予測し,忠実度を向上する。 このモデルは、4050個の無作為なCNOTゲートで2から100キュービット以上の長さで訓練された。 実験はすべて127キュービットのIBM Quantum System Oneであるibm_quebec上で行われた。 実際のハードウェア上で200以上のテストを実行することで、我々のモデルはおよそ23%のケースで高い忠実度パスを特定できた。

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