論文の概要: Kernpiler: Compiler Optimization for Quantum Hamiltonian Simulation with Partial Trotterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07214v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 18:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:20:23.066058
• Title: Kernpiler: Compiler Optimization for Quantum Hamiltonian Simulation with Partial Trotterization
• Title（参考訳）: Kernpiler: 部分トロッター化による量子ハミルトニアンシミュレーションのためのコンパイラ最適化
• Authors: Ethan Decker, Lucas Goetz, Evan McKinney, Erik Gustafson, Junyu Zhou, Yuhao Liu, Alex K. Jones, Ang Li, Alexander Schuckert, Samuel Stein, Eleanor Crane, Gushu Li,
• Abstract要約: ハミルトニアンシミュレーションのための既存のコンパイル技術は、現在の量子コンピュータで可能なゲート数を提供するのに苦労している。 我々は部分的トロッター化を提案し、非可換なハミルトン項の集合を直接コンパイルすることで、トロッターステップ当たりの誤差を少なくすることができる。 スピンおよびフェルミオンハミルトニアンの数値シミュレーションで、カイスキットのRustiqやカイスキットのPaulievolutiongateのような最先端の手法と比較して、新しいコンパイラは最大10倍のゲートと深さカウントの削減を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.59115551211364
• License:
• Abstract: Quantum computing promises transformative impacts in simulating Hamiltonian dynamics, essential for studying physical systems inaccessible by classical computing. However, existing compilation techniques for Hamiltonian simulation, in particular the commonly used Trotter formulas struggle to provide gate counts feasible on current quantum computers for beyond-classical simulations. We propose partial Trotterization, where sets of non-commuting Hamiltonian terms are directly compiled allowing for less error per Trotter step and therefore a reduction of Trotter steps overall. Furthermore, a suite of novel optimizations are introduced which complement the new partial Trotterization technique, including reinforcement learning for complex unitary decompositions and high level Hamiltonian analysis for unitary reduction. We demonstrate with numerical simulations across spin and fermionic Hamiltonians that compared to state of the art methods such as Qiskit's Rustiq and Qiskit's Paulievolutiongate, our novel compiler presents up to 10x gate and depth count reductions.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングはハミルトン力学をシミュレートする際の変換的影響を約束する。 しかし、ハミルトニアンシミュレーションの既存のコンパイル技術、特に一般的に使われているトロッター公式は、古典的シミュレーションを超越したシミュレーションのために、現在の量子コンピュータで可能なゲート数を提供するのに苦労している。 部分的トロッター化を提案し、非可換なハミルトン項の集合を直接コンパイルすることで、トロッターステップ当たりの誤差が小さくなり、したがってトロッターステップ全体の削減が可能となる。 さらに、複素ユニタリ分解のための強化学習や、ユニタリ分解のためのハイレベルハミルトン解析を含む、新しい部分的トロッター化手法を補完する一連の新しい最適化が導入された。 スピンおよびフェルミオンハミルトニアンの数値シミュレーションで、カイスキットのRustiqやカイスキットのPaulievolutiongateのような最先端の手法と比較して、新しいコンパイラは最大10倍のゲートと深さカウントの削減を提示する。

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