Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comprehensive Review of Quantum Circuit Optimization: Current Trends and Future Directions

論文の概要: A Comprehensive Review of Quantum Circuit Optimization: Current Trends and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08941v2
Date: Thu, 02 Jan 2025 02:22:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.80796
Title: A Comprehensive Review of Quantum Circuit Optimization: Current Trends and Future Directions
Title（参考訳）: 量子回路最適化の概観:現状と今後の方向性
Authors: Krishnageetha Karuppasamy, Varun Puram, Stevens Johnson, Johnson P Thomas,
Abstract要約: 分析アルゴリズム、戦略、機械学習ベースのメソッド、ハイブリッド量子古典フレームワークなど、最先端のアプローチをレビューする。本稿では,各手法の長所と短所と,それらがもたらす課題について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Optimizing quantum circuits is critical for enhancing computational speed and mitigating errors caused by quantum noise. Effective optimization must be achieved without compromising the correctness of the computations. This survey explores re-cent advancements in quantum circuit optimization, encompassing both hardware-independent and hardware-dependent techniques. It reviews state-of-the-art approaches, including analytical algorithms, heuristic strategies, machine learning based methods, and hybrid quantum-classical frameworks. The paper highlights the strengths and limitations of each method, along with the challenges they pose. Furthermore, it identifies potential research opportunities in this evolving field, offering insights into the future directions of quantum circuit optimization.
Abstract（参考訳）: 量子回路の最適化は、計算速度の向上と量子ノイズによるエラーの軽減に重要である。効率的な最適化は計算の正しさを損なうことなく達成しなければならない。本調査では,ハードウェア非依存技術とハードウェア依存技術の両方を含む,量子回路最適化の最近の進歩について検討する。分析アルゴリズム、ヒューリスティック戦略、機械学習ベースの手法、ハイブリッド量子古典フレームワークなど、最先端のアプローチをレビューする。本稿では,各手法の長所と短所と,それらがもたらす課題について述べる。さらに、この進化する分野における潜在的研究の機会を特定し、量子回路最適化の今後の方向性についての洞察を提供する。

関連論文リスト

A Comparative Study of Quantum Optimization Techniques for Solving Combinatorial Optimization Benchmark Problems [4.266376725904727]
本稿では,NP-hard問題に対する量子最適化手法の評価を目的とした,包括的なベンチマークフレームワークを提案する。本フレームワークは,多次元クナップサック問題(MDKP),最大独立集合(MIS),二次割当問題(QAP),市場シェア問題(MSP)など,主要な課題に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-15T13:02:22Z)
Quantum Circuit Synthesis and Compilation Optimization: Overview and Prospects [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-30T15:50:10Z)
Harnessing Inferior Solutions For Superior Outcomes: Obtaining Robust Solutions From Quantum Algorithms [0.0]
我々は、ロバストな最適化問題に取り組むために量子アルゴリズムを適用する。本稿では、ロバストな最適解を得るための2つの革新的な方法を提案する。これらはエネルギーセクター内の2つのユースケースに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:32:55Z)
Performant near-term quantum combinatorial optimization [1.1999555634662633]
線形深度回路を用いた最適化問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、ターゲット量子関数の各項を制御するために設計されたハミルトン生成器からなるアンサッツを使用する。性能と資源最小化のアプローチは、潜在的な量子計算上の利点の候補として有望である、と結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T18:49:07Z)
Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
Challenges and Opportunities in Quantum Optimization [14.7608536260003]
量子コンピュータの最近の進歩は、ブラトフォース古典シミュレーションを超えるスケールで問題を解決する能力を示している。計算機科学や物理学全般において、主要な最適化問題に対するアプローチは様々である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-04T19:00:44Z)
Randomized Benchmarking of Local Zeroth-Order Optimizers for Variational Quantum Systems [65.268245109828]
古典学のパフォーマンスを、半ランダム化された一連のタスクで比較する。量子システムにおける一般に好適な性能とクエリ効率のため、局所ゼロ階数に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-14T02:13:26Z)
Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:28:12Z)
Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
Surrogate-based optimization for variational quantum algorithms [0.0]
変分量子アルゴリズム(英: Variational quantum algorithm)は、短期量子コンピュータで使用される技術の一種である。実験的な測定をほとんど行わない変分回路のサロゲートモデルの学習について紹介する。次に、元のデータとは対照的に、これらのモデルを用いてパラメータ最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-12T00:15:17Z)
Stochastic optimization algorithms for quantum applications [0.0]
本稿では、一階法、二階法、量子自然勾配最適化法の使用法を概観し、複素数体で定義される新しいアルゴリズムを提案する。全ての手法の性能は、変分量子固有解法、量子状態の量子制御、および量子状態推定に応用して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-11T16:17:05Z)
Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z)
Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。