論文の概要: Multilevel Circuit Optimization in Quantum Compilers: A Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09320v2
- Date: Fri, 16 May 2025 00:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 12:32:17.894194
- Title: Multilevel Circuit Optimization in Quantum Compilers: A Case Study
- Title（参考訳）: 量子コンパイラにおけるマルチレベル回路最適化の一事例
- Authors: Tamiya Onodera, Yuki Sato, Toshinari Itoko, Naoki Yamamoto,
- Abstract要約: マルチレベル回路最適化(MLCO)について検討し、複数のゲートセットをデプロイし、ゲートセットからターゲット回路へのソース回路を段階的に低下させる。
我々は、ハミルトンシミュレーションのソース回路を用いて、偏微分方程式を解くことにより、その効果を実証する。
MLCOは高レベルの回路構造を可視化し、回路の単純化方法やゲートの分解方法についての洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6954287924634025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we explore multilevel circuit optimization (MLCO), where we deploy multiple gate sets and progressively lower the source circuit through the gate sets to the target circuit. At each level, we first perform an appropriate set of circuit simplifications and then lower the simplified circuit into the next level, decomposing the gates not supported there. We demonstrate its effectiveness, using as a case study the source circuit for Hamiltonian simulation to solve a partial differential equation, which is densely populated with multi-controlled gates and is transformed by the state-of-the-art circuit compiler to the target circuit with the quadratic number of CX gates in the number of qubits. MLCO makes visible higher-level circuit structures, providing us with insights about how to simplify the circuits and how to decompose the gates. By putting the right circuit structure in place and selecting the right decomposition algorithm, we could cause massive cancellation of entangling gates, thereby having achieved the quadratic reduction in the number of CX gates.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチレベル回路最適化(MLCO)について検討し,複数のゲートセットをデプロイし,ゲートセットからターゲット回路へのソース回路を段階的に低下させる手法を提案する。
各レベルにおいて、まず適切な回路単純化を行い、その後、単純化された回路を次のレベルに下げ、サポートされていないゲートを分解する。
我々は、ハミルトンシミュレーションのソース回路を用いて、多制御ゲートに密集した偏微分方程式を解き、最先端回路コンパイラによって、キュービット数で2次数のCXゲートを持つターゲット回路に変換されることを示す。
MLCOは高レベルの回路構造を可視化し、回路の単純化方法やゲートの分解方法についての洞察を提供する。
正しい回路構造を配置し、正しい分解アルゴリズムを選択することにより、エンタングゲートの大量キャンセルを招き、CXゲート数の2次削減を実現した。
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