論文の概要: Improving Figures of Merit for Quantum Circuit Compilation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13155v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 19:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 19:17:07.1036
- Title: Improving Figures of Merit for Quantum Circuit Compilation
- Title（参考訳）: 量子回路コンパイルにおけるメリットの図形化
- Authors: Patrick Hopf, Nils Quetschlich, Laura Schulz, Robert Wille,
- Abstract要約: 本稿では,実際に実行することなく,期待される量子回路の実行品質を予測できる改良されたメリットの図形を提案する。
提案したメリットの数値は、強い相関を示し、ケーススタディですべての前の相関を上回り、平均相関改善を49%達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.720911144480819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing is an emerging technology that has seen significant software and hardware improvements in recent years. Executing a quantum program requires the compilation of its quantum circuit for a target Quantum Processing Unit (QPU). Various methods for qubit mapping, gate synthesis, and optimization of quantum circuits have been proposed and implemented in compilers. These compilers try to generate a quantum circuit that leads to the best execution quality - a criterion that is usually approximated by figures of merit such as the number of (two-qubit) gates, the circuit depth, expected fidelity, or estimated success probability. However, it is often unclear how well these figures of merit represent the actual execution quality on a QPU. In this work, we investigate the correlation between established figures of merit and actual execution quality on real machines - revealing that the correlation is weaker than anticipated and that more complex figures of merit are not necessarily more accurate. Motivated by this finding, we propose an improved figure of merit (based on a machine learning approach) that can be used to predict the expected execution quality of a quantum circuit for a chosen QPU without actually executing it. The employed machine learning model reveals the influence of various circuit features on generating high correlation scores. The proposed figure of merit demonstrates a strong correlation and outperforms all previous ones in a case study - achieving an average correlation improvement of 49%.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、近年、ソフトウェアとハードウェアが大幅に改善されている新興技術である。
量子プログラムの実行には、ターゲット量子処理ユニット(QPU)のための量子回路のコンパイルが必要である。
量子回路の量子ビットマッピング、ゲート合成、最適化のための様々な手法が提案され、コンパイラで実装されている。
これらのコンパイラは、最高の実行品質につながる量子回路(通常、2量子ゲートの数、回路深さ、期待された忠実度、推定成功確率など)の数値によって近似される基準)を作成しようとする。
しかし、これらの数値がQPUの実際の実行品質をどのように表すかはよく分かっていない。
本研究は,実機上での既定値と実機上での実際の実行品質の相関について検討し,その相関が予想よりも弱いこと,さらに複雑な実機が必ずしも正確ではないことを明らかにする。
この発見を動機として,選択したQPUの量子回路の実行品質を実際に実行することなく予測できる,改良されたメリット(機械学習アプローチに基づく)の図式を提案する。
機械学習モデルを用いて,高い相関スコアの生成に対する各種回路特性の影響を明らかにする。
提案したメリットの数値は、強い相関を示し、ケーススタディですべての前の相関を上回り、平均相関改善を49%達成する。
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