論文の概要: Optimized Quantum Circuit Partitioning Across Multiple Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14947v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 22:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:04.582045
• Title: Optimized Quantum Circuit Partitioning Across Multiple Quantum Processors
• Title（参考訳）: 複数の量子プロセッサ間での最適量子回路分割
• Authors: Eneet Kaur, Hassan Shapourian, Jiapeng Zhao, Michael Kilzer, Ramana Kompella, Reza Nejabati,
• Abstract要約: 本稿では,分散量子アルゴリズムを複数のプロセッサに分散化することにより,量子コンピューティングのスケールアップの課題に対処する。 本稿では,グラフ分割を利用した新しい回路分割手法を提案し,キュービットとゲートの両方のテレポーテーションを最適化する。 また、分割回路の論理資源を量子ネットワークの物理的制約にマッピングすることにより、整数線形プログラムを定式化し、絡み合いの要求をさらに軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6502950223731163
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of scaling quantum computing by employing distributed quantum algorithms across multiple processors. We propose a novel circuit partitioning method that leverages graph partitioning to optimize both qubit and gate teleportation, minimizing the required Einstein-Podolsky-Rosen (EPR) pairs for executing general quantum circuits. Additionally, we formulate an integer linear program to further reduce entanglement requirements by mapping the logical resources of partitioned circuits to the physical constraints of the quantum network. Finally, we analyze the entanglement cost of implementing the Quantum Fourier Transform (QFT) across multiple QPUs, exploiting the circuit's structure to minimize total entanglement consumption.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、分散量子アルゴリズムを複数のプロセッサに分散化することで、量子コンピューティングをスケールするという課題に対処する。 本稿では、グラフ分割を利用して量子ビットとゲートの両方のテレポーテーションを最適化し、一般的な量子回路を実行するために必要なアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン(EPR)ペアを最小化する新しい回路分割法を提案する。 さらに、分割回路の論理資源を量子ネットワークの物理的制約にマッピングすることにより、整数線形プログラムを定式化し、絡み合いの要求をさらに軽減する。 最後に、複数のQPUにまたがって量子フーリエ変換(QFT)を実装する場合の絡み合いコストを分析し、回路構造を利用して全絡み合い消費量を最小化する。

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