論文の概要: Scalable Parameter Design for Superconducting Quantum Circuits with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16354v2
- Date: Fri, 07 Feb 2025 13:28:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:54:22.795927
- Title: Scalable Parameter Design for Superconducting Quantum Circuits with Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた超伝導量子回路のスケーラブルパラメータ設計
- Authors: Hao Ai, Yu-xi Liu,
- Abstract要約: 量子システムのシミュレーションの複雑さは、量子チップのコンピュータ支援設計に挑戦する。
本稿では,大規模超伝導量子回路のパラメータ設計アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,効率,有効性,拡張性において顕著な優位性を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6442870218029524
- License:
- Abstract: To demonstrate supremacy of quantum computing, increasingly large-scale superconducting quantum computing chips are being designed and fabricated. However, the complexity of simulating quantum systems poses a significant challenge to computer-aided design of quantum chips, especially for large-scale chips. Harnessing the scalability of graph neural networks (GNNs), we here propose a parameter designing algorithm for large-scale superconducting quantum circuits. The algorithm depends on the so-called 'three-stair scaling' mechanism, which comprises two neural-network models: an evaluator supervisedly trained on small-scale circuits for applying to medium-scale circuits, and a designer unsupervisedly trained on medium-scale circuits for applying to large-scale ones. We demonstrate our algorithm in mitigating quantum crosstalk errors. Frequencies for both single- and two-qubit gates (corresponding to the parameters of nodes and edges) are considered simultaneously. Numerical results indicate that the well-trained designer achieves notable advantages in efficiency, effectiveness, and scalability. For example, for large-scale superconducting quantum circuits consisting of around 870 qubits, our GNNs-based algorithm achieves 51% of the errors produced by the state-of-the-art algorithm, with a time reduction from 90 min to 27 sec. Overall, a better-performing and more scalable algorithm for designing parameters of superconducting quantum chips is proposed, which initially demonstrates the advantages of applying GNNs in superconducting quantum chips.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの優位性を示すために、ますます大規模な超伝導量子コンピューティングチップが設計され、製造されている。
しかし、量子システムのシミュレーションの複雑さは、特に大規模チップにおいて、コンピュータ支援による量子チップの設計に重大な課題をもたらす。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のスケーラビリティを考慮し,大規模超伝導量子回路のパラメータ設計アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはいわゆる「3段スケーリング」機構に依存しており、2つのニューラルネットモデル(中規模回路に適用するための小規模回路で教師あり訓練された評価器)と、大規模回路に適用するための中規模回路で教師なし訓練されたデザイナーである。
量子クロストーク誤差を緩和するアルゴリズムを実証する。
単一および2量子ゲートの周波数(ノードとエッジのパラメータに対応する)を同時に考慮する。
数値的な結果は、よく訓練されたデザイナが、効率、有効性、スケーラビリティにおいて顕著な利点を達成していることを示している。
例えば、約870量子ビットからなる大規模超伝導量子回路の場合、GNNsベースのアルゴリズムは、最先端のアルゴリズムが生成した誤差の51%を達成し、90分から27秒に短縮する。
全体として、超伝導量子チップにGNNを適用する利点を最初に示すため、超伝導量子チップのパラメータを設計するための高性能でスケーラブルなアルゴリズムが提案されている。
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