論文の概要: TANGO: A Robust Qubit Mapping Algorithm via Two-Stage Search and Bidirectional Look
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07331v1
- Date: Mon, 10 Mar 2025 13:44:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:45:49.836944
- Title: TANGO: A Robust Qubit Mapping Algorithm via Two-Stage Search and Bidirectional Look
- Title（参考訳）: TANGO:二段階探索と双方向検索によるロバストなクビットマッピングアルゴリズム
- Authors: Kang Xu, Yukun Wang, Dandan Li,
- Abstract要約: 現在の量子デバイスには完全な量子ビット接続がないため、量子デバイス上で論理回路を直接実行することは困難である。
本稿では,マップされたノードとアンマップされたノードの両方におけるキュービットマッピングの影響のバランスをとるTANGOアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,様々なベンチマークや量子デバイスにおいて,ゲート数と回路深さの多目的共最適化を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.064817742048067
- License:
- Abstract: Current quantum devices typically lack full qubit connectivity, making it difficult to directly execute logical circuits on quantum devices. This limitation necessitates quantum circuit mapping algorithms to insert SWAP gates, dynamically remapping logical qubits to physical qubits and transforming logical circuits into physical circuits that comply with device connectivity constraints. However, the insertion of SWAP gates increases both the gate count and circuit depth, ultimately reducing the fidelity of quantum algorithms. To achieve a balanced optimization of these two objectives, we propose the TANGO algorithm. By incorporating a layer-weight allocation strategy, the algorithm first formulates an evaluation function that balances the impact of qubit mapping on both mapped and unmapped nodes, thereby enhancing the quality of the initial mapping. Next, we design an innovative two-stage routing algorithm that prioritizes the number of executable gates as the primary evaluation metric while also considering quantum gate distance, circuit depth, and a novel bidirectional-look SWAP strategy, which optimizes SWAP gate selection in conjunction with preceding gates, improving the effectiveness of the mapping algorithm. Finally, by integrating advanced quantum gate optimization techniques, the algorithm's overall performance is further enhanced. Experimental results demonstrate that, compared to state-of-the-art methods, the proposed algorithm achieves multi-objective co-optimization of gate count and circuit depth across various benchmarks and quantum devices, exhibiting significant performance advantages.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子デバイスは一般に完全な量子ビット接続を欠いているため、量子デバイス上で論理回路を直接実行することは困難である。
この制限は、SWAPゲートを挿入する量子回路マッピングアルゴリズムを必要とし、論理キュービットを物理キュービットに動的に再マッピングし、論理回路をデバイス接続制約を満たす物理回路に変換する。
しかし、SWAPゲートの挿入はゲート数と回路深さの両方を増大させ、最終的に量子アルゴリズムの忠実度を低下させる。
これら2つの目的のバランスの取れた最適化を実現するために,TANGOアルゴリズムを提案する。
重み付け戦略を取り入れることで、まず、初期マッピングの質を高めるために、マッピングされたノードとマップされていないノードの両方におけるキュービットマッピングの影響のバランスをとる評価関数を定式化する。
次に, 量子ゲート距離, 回路深度, および先行ゲートと組み合わせてSWAPゲート選択を最適化し, マッピングアルゴリズムの有効性を向上する新しい双方向のSWAP戦略を考察しながら, 実行可能ゲート数を一次評価基準として優先順位付けする革新的な2段階ルーティングアルゴリズムを設計する。
最後に、高度な量子ゲート最適化技術を統合することにより、アルゴリズム全体の性能をさらに向上する。
実験の結果,提案手法は最先端手法と比較して,様々なベンチマークや量子デバイスにまたがるゲート数と回路深さの多目的共最適化を実現し,性能上の優位性を示した。
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