論文の概要: Coqa: Blazing Fast Compiler Optimizations for QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08365v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 18:12:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:29:47.399064
• Title: Coqa: Blazing Fast Compiler Optimizations for QAOA
• Title（参考訳）: Coqa: QAOAの高速コンパイラ最適化
• Authors: Yuchen Zhu, Yidong Zhou, Jinglei Cheng, Yuwei Jin, Boxi Li, Siyuan Niu, Zhiding Liang,
• Abstract要約: 我々は,異なる種類の量子ハードウェアに適したQAOA回路のコンパイルを最適化するために,Coqaを提案する。 平均的なゲート数の30%削減と,ベンチマーク全体のコンパイル時間の39倍の高速化を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.165516590671437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is one of the most promising candidates for achieving quantum advantage over classical computers. However, existing compilers lack specialized methods for optimizing QAOA circuits. There are circuit patterns inside the QAOA circuits, and current quantum hardware has specific qubit connectivity topologies. Therefore, we propose Coqa to optimize QAOA circuit compilation tailored to different types of quantum hardware. Our method integrates a linear nearest-neighbor (LNN) topology and efficiently map the patterns of QAOA circuits to the LNN topology by heuristically checking the interaction based on the weight of problem Hamiltonian. This approach allows us to reduce the number of SWAP gates during compilation, which directly impacts the circuit depth and overall fidelity of the quantum computation. By leveraging the inherent patterns in QAOA circuits, our approach achieves more efficient compilation compared to general-purpose compilers. With our proposed method, we are able to achieve an average of 30% reduction in gate count and a 39x acceleration in compilation time across our benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、古典的コンピュータよりも量子上の優位性を達成するための最も有望な候補の1つである。 しかし、既存のコンパイラにはQAOA回路を最適化する特別な方法がない。 QAOA回路には回路パターンがあり、現在の量子ハードウェアには特定の量子ビット接続トポロジーがある。 そこで我々は,異なる種類の量子ハードウェアに適したQAOA回路のコンパイルを最適化するために,Coqaを提案する。 本手法は,線形近接近傍(LNN)トポロジとQAOA回路のパターンをLNNトポロジに効率的にマッピングし,問題ハミルトニアンの重みに基づく相互作用のヒューリスティックな検証を行う。 このアプローチにより、コンパイル中のSWAPゲートの数を削減し、量子計算の回路深さと全体的な忠実度に直接影響する。 提案手法は,QAOA回路の固有パターンを活用することにより,汎用コンパイラよりも効率的なコンパイルを実現する。 提案手法により,平均ゲート数を30%削減し,ベンチマーク全体のコンパイル時間で39倍の高速化を実現することができる。

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