論文の概要: Evaluating Mutation Techniques in Genetic Algorithm-Based Quantum Circuit Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06413v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 20:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:25.873503
• Title: Evaluating Mutation Techniques in Genetic Algorithm-Based Quantum Circuit Synthesis
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムに基づく量子回路合成における突然変異手法の評価
• Authors: Michael Kölle, Tom Bintener, Maximilian Zorn, Gerhard Stenzel, Leo Sünkel, Thomas Gabor, Claudia Linnhoff-Popien,
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)は、効率的な量子回路合成のための有望なアプローチを提供する。 本研究は、量子回路合成のためのGAフレームワークにおける様々な突然変異戦略の影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.122499977051124
• License:
• Abstract: Quantum computing leverages the unique properties of qubits and quantum parallelism to solve problems intractable for classical systems, offering unparalleled computational potential. However, the optimization of quantum circuits remains critical, especially for noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices with limited qubits and high error rates. Genetic algorithms (GAs) provide a promising approach for efficient quantum circuit synthesis by automating optimization tasks. This work examines the impact of various mutation strategies within a GA framework for quantum circuit synthesis. By analyzing how different mutations transform circuits, it identifies strategies that enhance efficiency and performance. Experiments utilized a fitness function emphasizing fidelity, while accounting for circuit depth and T operations, to optimize circuits with four to six qubits. Comprehensive hyperparameter testing revealed that combining delete and swap strategies outperformed other approaches, demonstrating their effectiveness in developing robust GA-based quantum circuit optimizers.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは量子ビットと量子並列性のユニークな性質を活用し、古典的なシステムにとって難解な問題を解く。 しかし、量子回路の最適化は依然として重要であり、特にノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスでは量子ビットが制限され、エラー率が高い。 遺伝的アルゴリズム(GA)は、最適化タスクの自動化による効率的な量子回路合成のための有望なアプローチを提供する。 本研究は、量子回路合成のためのGAフレームワークにおける様々な突然変異戦略の影響について検討する。 突然変異がどのように回路を変換するかを分析することで、効率と性能を高める戦略を特定する。 実験では、4から6キュービットの回路を最適化するために、回路深度とT操作を考慮しつつ、忠実さを強調するフィットネス機能を利用した。 包括的ハイパーパラメータテストにより、削除とスワップの組み合わせは他のアプローチよりも優れており、堅牢なGAベースの量子回路オプティマイザを開発する上での有効性が示された。

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