論文の概要: PhasePoly: An Optimization Framework forPhase Polynomials in Quantum Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20624v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 17:13:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.873237
- Title: PhasePoly: An Optimization Framework forPhase Polynomials in Quantum Circuits
- Title（参考訳）: PhasePoly: 量子回路における位相多項式の最適化フレームワーク
- Authors: Zihan Chen, Henry Chen, Yuwei Jin, Minghao Guo, Enhyeok Jang, Jiakang Li, Caitlin Chan, Won Woo Ro, Eddy Z. Zhang,
- Abstract要約: 本稿では、位相-ポリノミカル回路最適化という重要なタイプの量子回路最適化に焦点を当てる。
論理回路では,CNOTゲート数の平均で最大50%,34.92%,48.57%,28.53%の改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.451992404984217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing has transformative computational power to make classically intractable computing feasible. As the algorithms that achieve practical quantum advantage are beyond manual tuning, quantum circuit optimization has become extremely important and integrated into today's quantum software stack. This paper focuses on a critical type of quantum circuit optimization -- phase-polynomial optimization. Phase polynomials represents a class of building-block circuits that appear frequently in quantum modular exponentials (the most time-consuming component in Shor's factoring algorithm), in quantum approximation optimization algorithms (QAOA), and in Hamiltonian simulations. Compared to prior work on phase polynomials, we focus more on the impact of phase polynomial synthesis in the context of whole-circuit optimization, from single-block phase polynomials to multiple block phase polynomials, from greedy equivalent sub-circuit replacement strategies to a systematic parity matrix optimization approach, and from hardware-oblivious logical circuit optimization to hardware-friendly logical circuit optimization. We also provide a utility of our phase polynomial optimization framework to generate hardware-friendly building blocks. Our experiments demonstrate improvements of up to 50%-with an average total gate reduction of 34.92%-and reductions in the CNOT gate count of up to 48.57%, averaging 28.53%, for logical circuits. Additionally, for physical circuits, we achieve up to 47.65% CNOT gate reduction with an average reduction of 25.47% across a representative set of important benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、古典的に難解な計算を可能にするための変換計算能力を持っている。
実用的な量子優位性を実現するアルゴリズムは手動チューニング以上のものであるため、量子回路最適化は極めて重要になり、今日の量子ソフトウェアスタックに統合されている。
本稿では、位相-多項式最適化という重要なタイプの量子回路最適化に焦点を当てる。
位相多項式は、量子モジュラー指数(ショアの分解アルゴリズムで最も時間を要する成分)、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)、ハミルトンシミュレーションにおいて頻繁に現れるビルディングブロック回路のクラスを表す。
相多項式に関する先行研究と比較して、単ブロック位相多項式から複数ブロック位相多項式への位相多項式合成の影響をより強調し、グリード等価部分回路置換戦略から体系的なパリティ行列最適化アプローチ、ハードウェアに富む論理回路最適化からハードウェアに親しみやすい論理回路最適化に至る。
また、ハードウェアフレンドリーなビルディングブロックを生成するための位相多項式最適化フレームワークの有用性も提供する。
実験では,CNOTゲート数の平均値が34.92%,CNOTゲート数が48.57%,論理回路が28.53%に向上した。
さらに、物理回路では、47.65%のCNOTゲートの削減を達成し、重要なベンチマークのセットで平均25.47%の削減を実現した。
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