論文の概要: Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12195v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 01:49:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:08:33.492532
• Title: Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor
• Title（参考訳）: 超電導プロセッサ上での強化学習による量子コンパイル
• Authors: Z. T. Wang, Qiuhao Chen, Yuxuan Du, Z. H. Yang, Xiaoxia Cai, Kaixuan Huang, Jingning Zhang, Kai Xu, Jun Du, Yinan Li, Yuling Jiao, Xingyao Wu, Wu Liu, Xiliang Lu, Huikai Xu, Yirong Jin, Ruixia Wang, Haifeng Yu, S. P. Zhao,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.135709564322624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To effectively implement quantum algorithms on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) processors is a central task in modern quantum technology. NISQ processors feature tens to a few hundreds of noisy qubits with limited coherence times and gate operations with errors, so NISQ algorithms naturally require employing circuits of short lengths via quantum compilation. Here, we develop a reinforcement learning (RL)-based quantum compiler for a superconducting processor and demonstrate its capability of discovering novel and hardware-amenable circuits with short lengths. We show that for the three-qubit quantum Fourier transformation, a compiled circuit using only seven CZ gates with unity circuit fidelity can be achieved. The compiler is also able to find optimal circuits under device topological constraints, with lengths considerably shorter than those by the conventional method. Our study exemplifies the codesign of the software with hardware for efficient quantum compilation, offering valuable insights for the advancement of RL-based compilers.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)プロセッサに量子アルゴリズムを効果的に実装することは、現代の量子技術の中心的な課題である。 NISQプロセッサは、コヒーレンス時間に制限のある数十から数百のノイズキュービットとエラーを伴うゲート演算を特徴としているため、NISQアルゴリズムは量子コンパイルによる短絡回路を自然に採用する必要がある。 本稿では、超伝導プロセッサのための強化学習(RL)ベースの量子コンパイラを開発し、短い長さの新規でハードウェア対応の回路を発見する能力を実証する。 3量子量子フーリエ変換では、7つのCZゲートと1つの回路忠実度のみを用いたコンパイル回路が実現可能であることを示す。 コンパイラはまた、デバイストポロジカルな制約の下で最適な回路を見つけることができ、従来の手法よりもかなり短い長さを持つ。 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し,RLベースのコンパイラの進化に対する貴重な洞察を提供する。

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