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 14:33:25.213603
• 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:
• 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。

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