論文の概要: MarQSim: Reconciling Determinism and Randomness in Compiler Optimization for Quantum Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03429v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 20:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:26:26.331370
• Title: MarQSim: Reconciling Determinism and Randomness in Compiler Optimization for Quantum Simulation
• Title（参考訳）: MarQSim:量子シミュレーションのためのコンパイラ最適化における決定性とランダム性の再検討
• Authors: Xiuqi Cao, Junyu Zhou, Yuhao Liu, Yunong Shi, Gushu Li,
• Abstract要約: 既存のアプローチは、決定論的およびランダム化されたコンパイルの調整に不足している。 本稿では,新しいコンパイルフレームワークであるMarQSimを紹介する。 我々はアルゴリズムの効率と正しさの基準を厳格に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.83689190839198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum simulation, fundamental in quantum algorithm design, extends far beyond its foundational roots, powering diverse quantum computing applications. However, optimizing the compilation of quantum Hamiltonian simulation poses significant challenges. Existing approaches fall short in reconciling deterministic and randomized compilation, lack appropriate intermediate representations, and struggle to guarantee correctness. Addressing these challenges, we present MarQSim, a novel compilation framework. MarQSim leverages a Markov chain-based approach, encapsulated in the Hamiltonian Term Transition Graph, adeptly reconciling deterministic and randomized compilation benefits. We rigorously prove its algorithmic efficiency and correctness criteria. Furthermore, we formulate a Min-Cost Flow model that can tune transition matrices to enforce correctness while accommodating various optimization objectives. Experimental results demonstrate MarQSim's superiority in generating more efficient quantum circuits for simulating various quantum Hamiltonians while maintaining precision.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズム設計の基本である量子シミュレーションは、基礎的なルーツをはるかに超え、多様な量子コンピューティングアプリケーションに電力を供給している。 しかし、量子ハミルトンシミュレーションのコンパイルを最適化することは大きな課題となる。 既存のアプローチは、決定論的およびランダム化されたコンパイルの調整、適切な中間表現の欠如、正確性を保証するのに不足している。 これらの課題に対処するため、新しいコンパイルフレームワークであるMarQSimを紹介します。 MarQSimは、ハミルトニアン項遷移グラフにカプセル化されたマルコフ連鎖に基づくアプローチを活用し、決定論的およびランダム化されたコンパイルの利点を十分に調整する。 我々はアルゴリズムの効率と正しさの基準を厳格に証明する。 さらに、様々な最適化目標を調整しながら、遷移行列を調整して正しさを強制できるMin-Cost Flowモデルを定式化する。 実験結果から、MarQSimは精度を維持しながら様々な量子ハミルトニアンをシミュレートするより効率的な量子回路を生成するのに優れていることが示された。

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