論文の概要: Hypergraphic representation for adaptive quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09318v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 19:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:51:04.624185
• Title: Hypergraphic representation for adaptive quantum circuits
• Title（参考訳）: 適応量子回路のハイパーグラフィック表現
• Authors: Waldemir Cambiucci, Regina Melo Silveira, Wilson Vicente Ruggiero,
• Abstract要約: 本稿では適応量子回路のための新しいハイパーグラフ表現を提案する。 ゲート群をハイパーエッジに組み込むことで、分割プロセスで使用できる制約を含む拡張ハイパーグラフを作成する。 本稿では,Fiduccia-Mattheysesの拡張に基づく新しいハイパーグラフ分割アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Adaptive quantum circuits enhance flexibility and efficiency over traditional static circuits by dynamically adjusting their structure and parameters in real-time based on intermediate measurement outcomes. This paper introduces a novel hypergraph representation for adaptive quantum circuits, where groups of gates are considered as participants of hyperedges. By incorporating these gate groups into hyperedges, we create an extended hypergraph that includes constraints usable during the partitioning process. This approach guides the partitioning to maintain groups of ports associated with classical operations, ensuring that the resulting partitions prioritize qubits involved in the same sections of classical operations inherent to the adaptive approach. We present a new hypergraph partitioning algorithm based as an extension of Fiduccia-Mattheyses heuristic, to support hypergraphs created from adaptive quantum circuits. Comparative analysis between static and adaptive methods demonstrates the effectiveness of the proposed hypergraph techniques for adaptive circuits. Experimental results using benchmark quantum circuits validate our theoretical insights, showing improvements in circuit representation for partitioning heuristics. These findings highlight the practical benefits of hypergraph representation in adaptive quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 適応量子回路は、中間測定結果に基づいて、その構造とパラメータを動的にリアルタイムで調整することで、従来の静的回路よりも柔軟性と効率を高める。 本稿では,適応量子回路のハイパーグラフ表現を新たに導入し,ゲート群をハイパーエッジの参加者とみなす。 これらのゲート群をハイパーエッジに組み込むことで、分割プロセスで使用できる制約を含む拡張ハイパーグラフを作成する。 このアプローチは、古典的操作に関連するポートのグループを維持するためのパーティショニングをガイドし、その結果のパーティショニングが、適応的アプローチに固有の古典的操作の同じセクションに関わるキュービットを優先することを保証する。 本稿では、適応量子回路から生成されたハイパーグラフをサポートするために、Fiduccia-Mattheysesヒューリスティックの拡張に基づく新しいハイパーグラフ分割アルゴリズムを提案する。 静的および適応的手法の比較分析により,適応回路におけるハイパーグラフ手法の有効性が示された。 ベンチマーク量子回路を用いた実験結果から理論的知見が得られ, 分割ヒューリスティックスにおける回路表現の改善が示された。 これらの知見は、適応量子コンピューティングにおけるハイパーグラフ表現の実用的利点を浮き彫りにしている。

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