論文の概要: Revisiting Noise-adaptive Transpilation in Quantum Computing: How Much Impact Does it Have?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01195v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 21:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.933807
• Title: Revisiting Noise-adaptive Transpilation in Quantum Computing: How Much Impact Does it Have?
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおける雑音適応トランスパイレーションの再検討:どの程度の影響があるか?
• Authors: Yuqian Huo, Jinbiao Wei, Christopher Kverne, Mayur Akewar, Janki Bhimani, Tirthak Patel,
• Abstract要約: 超伝導量子コンピュータ上での頻繁なノイズ適応トランスパイルの必要性を再考する。 ノイズを意識したトランスパイレーションは、キュービットの小さなサブセットにワークロードを集中させる。 キャリブレーションデータで一度コンパイルされた回路は、複数のキャリブレーションサイクルで確実に再利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.491801533177385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transpilation, particularly noise-aware optimization, is widely regarded as essential for maximizing the performance of quantum circuits on superconducting quantum computers. The common wisdom is that each circuit should be transpiled using up-to-date noise calibration data to optimize fidelity. In this work, we revisit the necessity of frequent noise-adaptive transpilation, conducting an in-depth empirical study across five IBM 127-qubit quantum computers and 16 diverse quantum algorithms. Our findings reveal novel and interesting insights: (1) noise-aware transpilation leads to a heavy concentration of workloads on a small subset of qubits, which increases output error variability; (2) using random mapping can mitigate this effect while maintaining comparable average fidelity; and (3) circuits compiled once with calibration data can be reliably reused across multiple calibration cycles and time periods without significant loss in fidelity. These results suggest that the classical overhead associated with daily, per-circuit noise-aware transpilation may not be justified. We propose lightweight alternatives that reduce this overhead without sacrificing fidelity -- offering a path to more efficient and scalable quantum workflows.
• Abstract（参考訳）: 伝送、特に雑音を考慮した最適化は、超伝導量子コンピュータ上での量子回路の性能を最大化する上で不可欠であると考えられている。 一般的な知恵は、各回路を最新のノイズキャリブレーションデータを使ってトランスパイルし、忠実度を最適化することである。 本研究は,5つのIBM 127量子ビット量子コンピュータと16種類の多様な量子アルゴリズムの詳細な実験を行い,頻繁な雑音適応トランスパイレーションの必要性を再考する。 提案手法は,(1)雑音を意識したトランスパイルは,出力誤差のばらつきを増大させるキュービットの小さなサブセットに負荷を集中させる,(2) ランダムマッピングを用いることで,等価な平均忠実さを維持しつつ,この効果を緩和する,(3) キャリブレーションデータで1回コンパイルされた回路を複数のキャリブレーションサイクルと時間周期で確実に再利用できる,といった興味深い知見を得た。 以上の結果から, 日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日中・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日時・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日・日)による日・日・日・日・日・ 我々は、より効率的でスケーラブルな量子ワークフローへの道筋を提供する、忠実さを犠牲にすることなく、このオーバーヘッドを削減する軽量な代替案を提案します。

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