論文の概要: Spatial and temporal circuit cutting with hypergraphic partitioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09334v1
- Date: Sat, 12 Apr 2025 20:31:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-23 08:06:16.648313
- Title: Spatial and temporal circuit cutting with hypergraphic partitioning
- Title（参考訳）: ハイパーグラフィック分割による空間的・時間的回路切断
- Authors: Waldemir Cambiucci, Regina Melo Silveira, Wilson Vicente Ruggiero,
- Abstract要約: 本稿では,空間的シナリオと時間的シナリオの両方に適したハイパーグラフに基づく回路切断手法を提案する。
量子回路を高レベルハイパーグラフとしてモデル化することにより、Stoer-Wagner、Fiduccia-Mattheyses、Kernighan-Linなどの分割を適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum computing promises to revolutionize problem-solving through quantum mechanics, but current NISQ devices face limitations in qubit count and error rates, hindering the execution of large-scale quantum circuits. To address these challenges and improve scalability, two main circuit cutting strategies have emerged: the gate-cut approach, which distributes circuit segments across multiple QPUs (spatial), and the qubit wire cut approach, which divides circuits for sequential execution (temporal). This paper presents a hypergraph-based circuit cutting methodology suitable for both spatial and temporal scenarios. By modeling quantum circuits as high-level hypergraphs, we apply partitioning heuristics such as Stoer-Wagner, Fiduccia-Mattheyses, and Kernighan-Lin to optimize the partitioning process. Our approach aims to reduce communication overhead in spatial cuts and minimize qubit initialization costs in temporal ones. To assess effectiveness, we propose a new evaluation metric called the coupling ratio, which quantifies the trade-offs between communication and initialization. Comparative analyses show that hypergraph partitioning improves the efficiency of distributed quantum architectures. Notably, the Fiduccia-Mattheyses heuristic offers superior performance and adaptability for real-time circuit cutting on multi-QPU systems. Overall, this work positions hypergraph partitioning as a foundational technique for scalable quantum computing in distributed environments.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは量子力学による問題解決に革命をもたらすが、現在のNISQデバイスは量子ビット数とエラー率の制限に直面し、大規模な量子回路の実行を妨げている。
これらの課題に対処し、スケーラビリティを向上させるために、複数のQPU(空間)に回路セグメントを分散するゲートカットアプローチと、シーケンシャルな実行のために回路を分割するキュービットワイヤカットアプローチの2つの主要な回路切断戦略が登場した。
本稿では,空間的シナリオと時間的シナリオの両方に適したハイパーグラフに基づく回路切断手法を提案する。
量子回路をハイレベルハイパーグラフとしてモデル化することにより、分割過程を最適化するためにStoer-Wagner、Fiduccia-Mattheyses、Kernighan-Linなどの分割ヒューリスティックを適用する。
本研究の目的は,空間的カットにおける通信オーバーヘッドの低減と,時間的カットにおけるキュービット初期化コストの最小化である。
本研究では,コミュニケーションと初期化のトレードオフを定量化する結合比と呼ばれる新しい評価指標を提案する。
比較分析により、ハイパーグラフ分割は分散量子アーキテクチャの効率を向上させることが示された。
特に、Fiduccia-Mattheysesヒューリスティックは、マルチQPUシステムにおけるリアルタイム回路切断に優れた性能と適応性を提供する。
全体として、この研究は分散環境でのスケーラブルな量子コンピューティングの基礎技術としてハイパーグラフパーティショニングを位置づけている。
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