論文の概要: Quantum Circuit Synthesis and Compilation Optimization: Overview and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00736v1
- Date: Sun, 30 Jun 2024 15:50:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 01:47:18.214192
- Title: Quantum Circuit Synthesis and Compilation Optimization: Overview and Prospects
- Title（参考訳）: 量子回路合成とコンパイル最適化:概観と展望
- Authors: Yan Ge, Wu Wenjie, Chen Yuheng, Pan Kaisen, Lu Xudong, Zhou Zixiang, Wang Yuhan, Wang Ruocheng, Yan Junchi,
- Abstract要約: 本稿では,論理回路設計とコンパイル最適化のステップを組み合わせて,アルゴリズムレベルから量子ハードウェアにまたがる統合設計と最適化スキームの実現可能性について検討する。
AIアルゴリズムの異常な認知と学習能力を活用することで、手作業による設計コストを削減し、実行の精度と効率を高め、ハードウェア上での量子アルゴリズムの優位性の実装と検証を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computing is regarded as a promising paradigm that may overcome the current computational power bottlenecks in the post-Moore era. The increasing maturity of quantum processors, especially superconducting ones, provides more possibilities for the development and implementation of quantum algorithms. As the crucial stages for quantum algorithm implementation, the logic circuit design and quantum compiling have also received significant attention, which covers key technologies such as quantum logic circuit synthesis (also widely known as quantum architecture search) and optimization, as well as qubit mapping and routing. Recent studies suggest that the scale and precision of related algorithms are steadily increasing, especially with the integration of artificial intelligence methods. In this survey, we systematically review and summarize a vast body of literature, exploring the feasibility of an integrated design and optimization scheme that spans from the algorithmic level to quantum hardware, combining the steps of logic circuit design and compilation optimization. Leveraging the exceptional cognitive and learning capabilities of AI algorithms, one can reduce manual design costs, enhance the precision and efficiency of execution, and facilitate the implementation and validation of the superiority of quantum algorithms on hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、ムーア時代以降の現在の計算パワーボトルネックを克服する有望なパラダイムと見なされている。
量子プロセッサ、特に超伝導プロセッサの成熟度の増加は、量子アルゴリズムの開発と実装により多くの可能性をもたらす。
量子アルゴリズムの実装において重要な段階として、論理回路設計と量子コンパイルが注目されており、量子論理回路合成(量子アーキテクチャサーチとしても広く知られている)や最適化、キュービットマッピングやルーティングといった重要な技術がカバーされている。
近年の研究では、特に人工知能手法の統合により、関連するアルゴリズムのスケールと精度が着実に向上していることが示唆されている。
本研究では,論理回路設計とコンパイル最適化のステップを組み合わせることで,アルゴリズムレベルから量子ハードウェアにまたがる統合設計と最適化スキームの実現可能性を検討する。
AIアルゴリズムの異常な認知と学習能力を活用することで、手作業による設計コストを削減し、実行の精度と効率を高め、ハードウェア上での量子アルゴリズムの優位性の実装と検証を容易にする。
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