論文の概要: Multi-target quantum compilation algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01010v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 06:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 00:25:59.887543
- Title: Multi-target quantum compilation algorithm
- Title（参考訳）: マルチターゲット量子コンパイルアルゴリズム
- Authors: Vu Tuan Hai, Nguyen Tan Viet, Jesus Urbaneja, Nguyen Vu Linh, Lan Nguyen Tran, Le Bin Ho,
- Abstract要約: 量子コンピューティングにおいて、量子コンパイルは、ターゲットユニタリから量子回路で表される訓練可能なユニタリへ情報を変換する。
我々は,複数の量子システムのシミュレーション性能と柔軟性を向上させるために,マルチターゲット量子コンパイルアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In quantum computing, quantum compilation involves transforming information from a target unitary into a trainable unitary represented by a quantum circuit. Traditional quantum compilation optimizes circuits for a single target. However, many quantum systems require simultaneous optimization of multiple targets, such as simulating systems with varying parameters and preparing multi-component quantum states. To address this, we develop a multi-target quantum compilation algorithm to enhance the performance and flexibility of simulating multiple quantum systems. Through our benchmarks and case studies, we demonstrate the algorithm's effectiveness, highlighting the significance of multi-target optimization in the advancement of quantum computing. This work establishes the groundwork for further development, implementation, and evaluation of multi-target quantum compilation algorithms.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングにおいて、量子コンパイルは、ターゲットユニタリから量子回路で表される訓練可能なユニタリへ情報を変換する。
従来の量子コンパイルは、単一のターゲットに対して回路を最適化する。
しかし、多くの量子系は、様々なパラメータを持つ系をシミュレートしたり、多成分量子状態を作成するなど、複数のターゲットを同時に最適化する必要がある。
そこで我々は,複数の量子システムのシミュレーション性能と柔軟性を向上させるために,マルチターゲット量子コンパイルアルゴリズムを開発した。
ベンチマークやケーススタディを通じて,このアルゴリズムの有効性を実証し,量子コンピューティングの進歩におけるマルチターゲット最適化の重要性を強調した。
この研究は、マルチターゲット量子コンパイルアルゴリズムのさらなる開発、実装、評価の基盤を確立する。
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