Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Circuit Optimization: Current trends and future direction

論文の概要: Quantum Circuit Optimization: Current trends and future direction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08941v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 15:07:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-08-20 23:26:14.962486
Title: Quantum Circuit Optimization: Current trends and future direction
Title（参考訳）: 量子回路最適化の現状と今後の方向性
Authors: Geetha Karuppasamy, Varun Puram, Stevens Johnson, Johnson P Thomas,
Abstract要約: 量子回路最適化の最近の進歩を探求する。解析アルゴリズム、量子アルゴリズム、機械学習に基づくアルゴリズム、ハイブリッド量子古典アルゴリズムについて論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Optimization of quantum circuits for a given problem is very important in order to achieve faster calculations as well as reduce errors due to noise. Optimization has to be achieved while ensuring correctness at all times. In this survey paper, recent advancements in quantum circuit optimization are explored. Both hardware independent as well as hardware dependent optimization are presented. State-of-the-art methods for optimizing quantum circuits, including analytical algorithms, heuristic algorithms, machine learning-based algorithms, and hybrid quantum-classical algorithms are discussed. Additionally, the advantages and disadvantages of each method and the challenges associated with them are highlighted. Moreover, the potential research opportunities in this field are also discussed.
Abstract（参考訳）: 与えられた問題に対する量子回路の最適化は、より高速な計算を実現し、ノイズによる誤差を減らすために非常に重要である。最適化は常に正確性を確保しながら達成しなければならない。本稿では,近年の量子回路最適化の進歩について述べる。ハードウェアに依存しない最適化だけでなく、ハードウェアに依存しない最適化も提示される。解析アルゴリズム,ヒューリスティックアルゴリズム,機械学習に基づくアルゴリズム,ハイブリッド量子古典アルゴリズムなど,量子回路を最適化するための最先端手法について論じる。さらに、各手法の利点と欠点とそれに関連する課題が強調される。また、この分野での潜在的研究機会についても論じる。

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