論文の概要: AI-Powered Algorithm-Centric Quantum Processor Topology Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13805v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 12:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:00.017583
• Title: AI-Powered Algorithm-Centric Quantum Processor Topology Design
• Title（参考訳）: AIによるアルゴリズム中心量子プロセッサトポロジー設計
• Authors: Tian Li, Xiao-Yue Xu, Chen Ding, Tian-Ci Tian, Wei-You Liao, Shuo Zhang, He-Liang Huang,
• Abstract要約: 本稿では,個々の量子回路のユニークな仕様に動的に適合する量子ビットトポロジーを提案する。 本手法は,回路を固定プロセッサトポロジにマッピングする従来の手法とは大きく異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.53761034955718
• License:
• Abstract: Quantum computing promises to revolutionize various fields, yet the execution of quantum programs necessitates an effective compilation process. This involves strategically mapping quantum circuits onto the physical qubits of a quantum processor. The qubits' arrangement, or topology, is pivotal to the circuit's performance, a factor that often defies traditional heuristic or manual optimization methods due to its complexity. In this study, we introduce a novel approach leveraging reinforcement learning to dynamically tailor qubit topologies to the unique specifications of individual quantum circuits, guiding algorithm-driven quantum processor topology design for reducing the depth of mapped circuit, which is particularly critical for the output accuracy on noisy quantum processors. Our method marks a significant departure from previous methods that have been constrained to mapping circuits onto a fixed processor topology. Experiments demonstrate that we have achieved notable enhancements in circuit performance, with a minimum of 20\% reduction in circuit depth in 60\% of the cases examined, and a maximum enhancement of up to 46\%. Furthermore, the pronounced benefits of our approach in reducing circuit depth become increasingly evident as the scale of the quantum circuits increases, exhibiting the scalability of our method in terms of problem size. This work advances the co-design of quantum processor architecture and algorithm mapping, offering a promising avenue for future research and development in the field.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは様々な分野に革命をもたらすが、量子プログラムの実行は効率的なコンパイルプロセスを必要とする。 これは量子回路を量子プロセッサの物理量子ビットに戦略的にマッピングすることを含む。 キュービットの配置(トポロジー)は、回路の性能に重要な要素であり、しばしばその複雑さのために従来のヒューリスティックあるいは手動の最適化手法に反する要素である。 本研究では,量子回路の固有仕様に動的に適合する量子ビットトポロジを動的に調整するために強化学習を活用する新しい手法を提案する。 本手法は,回路を固定プロセッサトポロジにマッピングする従来の手法とは大きく異なる。 実験の結果, 回路性能が向上し, 回路深度が最低でも20 %低下し, 最大で46 %まで向上したことがわかった。 さらに、量子回路の規模が大きくなるにつれて、回路深さの減少に対する我々のアプローチの顕著な利点が明らかになり、問題の大きさの観点から、我々の手法のスケーラビリティが示される。 この研究は量子プロセッサアーキテクチャとアルゴリズムマッピングの共同設計を推進し、この分野における将来の研究と開発への道のりを提供する。

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