論文の概要: Practical and efficient quantum circuit synthesis and transpiling with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13196v1
• Date: Tue, 21 May 2024 20:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 02:03:26.391263
• Title: Practical and efficient quantum circuit synthesis and transpiling with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた実用的で効率的な量子回路合成とトランスパイリング
• Authors: David Kremer, Victor Villar, Hanhee Paik, Ivan Duran, Ismael Faro, Juan Cruz-Benito,
• Abstract要約: 我々はReinforcement Learningを量子トランスパイリングに統合し、量子回路の合成とルーティングを大幅に強化する。 我々はLinear, Clifford, Permutationの各回路をそれぞれ9, 11, 65量子ビットに近似的に合成する。 また、2量子ゲート深さの大幅な削減と、最大133量子ビットまでの回路ルーティングのカウントを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper demonstrates the integration of Reinforcement Learning (RL) into quantum transpiling workflows, significantly enhancing the synthesis and routing of quantum circuits. By employing RL, we achieve near-optimal synthesis of Linear Function, Clifford, and Permutation circuits, up to 9, 11 and 65 qubits respectively, while being compatible with native device instruction sets and connectivity constraints, and orders of magnitude faster than optimization methods such as SAT solvers. We also achieve significant reductions in two-qubit gate depth and count for circuit routing up to 133 qubits with respect to other routing heuristics such as SABRE. We find the method to be efficient enough to be useful in practice in typical quantum transpiling pipelines. Our results set the stage for further AI-powered enhancements of quantum computing workflows.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、RL(Reinforcement Learning)の量子トランスパイリングワークフローへの統合を実証し、量子回路の合成とルーティングを大幅に強化する。 RLを用いて最大9, 11, 65キュービットの線形関数, クリフォード, 置換回路をほぼ最適に合成し, ネイティブデバイス命令セットと接続制約に適合し, SATソルバなどの最適化手法よりも桁違いに高速である。 また、SABREなどの他のルーティングヒューリスティックに対して、2量子ゲート深さの大幅な削減と、133キュービットまでの回路ルーティングのカウントを実現している。 典型的な量子トランスパイリングパイプラインにおいて,本手法が実用に有効であることを示す。 我々の結果は、量子コンピューティングワークフローのさらなるAIによる拡張のステージに立った。

関連論文リスト

• ECDQC: Efficient Compilation for Distributed Quantum Computing with Linear Layout [6.382954852270525]
  本稿では,LNNアーキテクチャを用いた分散量子コンピューティング(DQC)の効率的なコンパイル手法を提案する。 提案手法は, コンパイル時間, ゲート数, 回路深さを著しく低減し, 大規模量子計算の堅牢性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:07:46Z)
• SWAP-less Implementation of Quantum Algorithms [0.0]
  本稿では,接続性に制限のあるデバイスにアルゴリズムを実装するために,パリティ量子情報のフローを追跡するフォーマリズムを提案する。 我々は、エンタングゲートが量子状態を操作するだけでなく、量子情報の伝達にも活用できるという事実を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T14:51:00Z)
• Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
  超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。 短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。 本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z)
• Quantum Fourier Transform using Dynamic Circuits [0.0]
  動的量子回路では、回路実行中に中間回路の測定から古典的な情報がフォワードされる。 特に、リソース要求のスケーリングは、標準ユニタリな定式化において$O(n)$ 2-qubit ゲートから、動的にその中間回路を計測する $O(n)$ 2-qubit ゲートに還元される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:00Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Characterization, synthesis, and optimization of quantum circuits over multiple-control $\textit{Z}$-rotation gates: A systematic study [4.385466953937176]
  我々は,Multiple-control $Z$-rotation (MCZR) ゲートからなる量子回路をプリミティブとして研究する。 我々は任意のMCZR回路の深さを効果的に最適化するフレキシブルな反復アルゴリズムと共にゲート交換戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T06:34:18Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
  本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。 我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
• Effective non-local parity-dependent couplings in qubit chains [0.0]
  連鎖上の量子ビットの同時結合を利用し、非局所パリティ依存量子演算のセットを設計する。 結果として得られる有効長距離結合は、ヨルダン・ウィグナーフェルミオンのパラメトリザブル・トロッターステップを直接実装する。 超伝導量子回路アーキテクチャにおけるゲート動作の数値シミュレーションを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:33:40Z)
• Fast Swapping in a Quantum Multiplier Modelled as a Queuing Network [64.1951227380212]
  量子回路をキューネットワークとしてモデル化することを提案する。 提案手法はスケーラビリティが高く,大規模量子回路のコンパイルに必要となる潜在的な速度と精度を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-26T10:55:52Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。