論文の概要: QuCLEAR: Clifford Extraction and Absorption for Significant Reduction in Quantum Circuit Size

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13316v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 18:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.091786
• Title: QuCLEAR: Clifford Extraction and Absorption for Significant Reduction in Quantum Circuit Size
• Title（参考訳）: QuClEAR: 量子回路サイズにおける重要な低減のためのクリフォード抽出と吸収
• Authors: Ji Liu, Alvin Gonzales, Benchen Huang, Zain Hamid Saleem, Paul Hovland,
• Abstract要約: 現在利用可能な量子デバイスは、実行された量子回路の忠実さを低下させるノイズの多い量子ゲートに悩まされている。 本稿では,量子回路の最適化を目的としたコンパイルフレームワークQuCLEARを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.043057448895343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing carries significant potential for addressing practical problems. However, currently available quantum devices suffer from noisy quantum gates, which degrade the fidelity of executed quantum circuits. Therefore, quantum circuit optimization is crucial for obtaining useful results. In this paper, we present QuCLEAR, a compilation framework designed to optimize quantum circuits. QuCLEAR significantly reduces both the two-qubit gate count and the circuit depth through two novel optimization steps. First, we introduce the concept of Clifford Extraction, which extracts Clifford subcircuits to the end of the circuit while optimizing the gates. Second, since Clifford circuits are classically simulatable, we propose Clifford Absorption, which efficiently processes the extracted Clifford subcircuits classically. We demonstrate our framework on quantum simulation circuits, which have wide-ranging applications in quantum chemistry simulation, many-body physics, and combinatorial optimization problems. Near-term algorithms such as VQE and QAOA also fall within this category. Experimental results across various benchmarks show that QuCLEAR achieves up to a $77.7\%$ reduction in CNOT gate count and up to an $84.1\%$ reduction in entangling depth compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、実用的な問題に対処する大きな可能性を秘めている。 しかし、現在利用可能な量子デバイスは、実行された量子回路の忠実さを低下させるノイズの多い量子ゲートに悩まされている。 したがって、量子回路最適化は有用な結果を得るために重要である。 本稿では,量子回路の最適化を目的としたコンパイルフレームワークQuCLEARを提案する。 QuCLEARは2ビットゲート数と回路深さの両方を2つの新しい最適化ステップで大幅に削減する。 まず、回路の端にクリフォードサブ回路を抽出し、ゲートを最適化するクリフォード抽出の概念を紹介する。 第二に、クリフォード回路は古典的にシミュレート可能であるので、抽出したクリフォードサブ回路を古典的に効率的に処理するクリフォード吸収法を提案する。 我々は、量子化学シミュレーション、多体物理学、組合せ最適化問題に幅広く応用されている量子シミュレーション回路の枠組みを実証する。 VQEやQAOAといった短期的アルゴリズムもこのカテゴリに分類される。 様々なベンチマークでの実験結果から、QuCLEAR は CNOT ゲート数を最大 7.7 % 削減し、最先端の手法と比較して8.1 % のエンタングリング深さを最大 8.4 % 削減できることが示された。

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