論文の概要: Time-Aware Qubit Assignment and Circuit Optimization for Distributed Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11707v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 20:20:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.139415
• Title: Time-Aware Qubit Assignment and Circuit Optimization for Distributed Quantum Computing
• Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングのための時間的量子ビット割り当てと回路最適化
• Authors: Leo Sünkel, Jonas Stein, Maximilian Zorn, Thomas Gabor, Claudia Linnhoff-Popien,
• Abstract要約: 分散量子コンピューティングでは、大きな回路はより小さなサブ回路に分割され、複数のQPU上で個別に同時に実行できる。 通信コストを2つの異なる方法で最小化するために、キュービットをQPUに割り当てるという問題に対処する。 まず、所定の回路の接続の変化とネットワークトポロジを考慮に入れた時間認識アルゴリズムを適用する。 別のアプローチでは、スケジュールではなく回路自体を調整し、全体的な通信コストを削減する進化型量子回路最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.812818096174995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging paradigm of distributed quantum computing promises a potential solution to scaling quantum computing to currently unfeasible dimensions. While this approach itself is still in its infancy, and many obstacles must still be overcome before its physical implementation, challenges from the software and algorithmic side must also be identified and addressed. For instance, this paradigm shift requires a new form of compiler that considers the network constraints in general as well as phenomena arising due to the nature of quantum communication. In distributed quantum computing, large circuits are divided into smaller subcircuits such that they can be executed individually and simultaneously on multiple QPUs that are connected through quantum channels. As quantum communication, for example, in the form of teleportation, is expensive, it must be used sparingly. We address the problem of assigning qubits to QPUs to minimize communication costs in two different ways. First by applying time-aware algorithms that take into account the changing connectivity of a given circuit as well as the underlying network topology. We define the optimization problem, use simulated annealing and an evolutionary algorithm and compare the results to graph partitioning and sequential qubit assignment baselines. In another approach, we propose an evolutionary-based quantum circuit optimization algorithm that adjusts the circuit itself rather than the schedule to reduce the overall communication cost. We evaluate the techniques against random circuits and different network topologies. Both evolutionary algorithms outperform the baseline in terms of communication cost reduction. We give an outlook on how the approaches can be integrated into a compilation framework for distributed quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティングの新たなパラダイムは、現在実現不可能な次元に量子コンピューティングをスケールする潜在的なソリューションを約束する。 このアプローチ自体はまだ初期段階であり、物理的な実装の前にはまだ多くの障害を克服しなければなりませんが、ソフトウェアとアルゴリズム側の課題も特定し、対処する必要があります。 例えば、このパラダイムシフトは、一般にネットワークの制約を考慮し、量子通信の性質に起因する現象を考慮した、新しい形式のコンパイラを必要とする。 分散量子コンピューティングでは、大きな回路は小さなサブ回路に分割され、量子チャネルを介して接続された複数のQPU上で個別に同時に実行される。 量子通信(例えば、テレポーテーションの形で)は高価であるため、スペアで使用する必要がある。 通信コストを2つの異なる方法で最小化するために、キュービットをQPUに割り当てるという問題に対処する。 まず、所定の回路の接続の変化とネットワークトポロジを考慮に入れた時間認識アルゴリズムを適用する。 最適化問題を定義し、シミュレーションアニールと進化的アルゴリズムを用いて、結果をグラフ分割とシーケンシャルキュービット割り当てベースラインと比較する。 別のアプローチでは、進化的ベースの量子回路最適化アルゴリズムを提案し、スケジュールよりも回路自体を調整し、全体的な通信コストを削減する。 ランダム回路と異なるネットワークトポロジに対する手法を評価する。 どちらの進化的アルゴリズムも通信コストの削減という点でベースラインを上回っている。 分散量子コンピューティングのためのコンパイルフレームワークにアプローチをどのように組み込むことができるのかを概観する。

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