論文の概要: Quantum Circuit Optimization Based on Dynamic Grouping and ZX-Calculus for Reducing 2-Qubit Gate Count
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14434v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 02:05:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.887729
- Title: Quantum Circuit Optimization Based on Dynamic Grouping and ZX-Calculus for Reducing 2-Qubit Gate Count
- Title（参考訳）: 2kビットゲート数削減のための動的グルーピングとZX計算に基づく量子回路最適化
- Authors: Kai Chen, Wen Liu, GuoSheng Xu, Yangzhi Li, Maoduo Li, Shouli He,
- Abstract要約: 量子回路における2キュービットゲートは、単一キュービットゲートよりもノイズの影響を受けやすい。
本稿では,動的グルーピングとZX計算に基づく量子回路最適化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.400669963756508
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, two-qubit gates in quantum circuits are more susceptible to noise than single-qubit gates. Therefore, reducing the number of two-qubit gates is crucial for improving circuit efficiency and reliability. As quantum circuits scale up, the optimization search space becomes increasingly complex, leading to challenges such as low efficiency and suboptimal solutions. To address these issues, this paper proposes a quantum circuit optimization approach based on dynamic grouping and ZX-calculus. First, a random strategy-based dynamic grouping method partitions the circuit into multiple subcircuits. Second, a ZX-calculus guided k-step lookahead search performs equivalent subcircuit filtering to minimize two-qubit gate counts. Third, a delay-aware placement method optimizes the recombined circuit to reduce the overall gate count. Finally, simulated annealing iteratively updates the grouping strategy to achieve an optimized two-qubit gate count. Experimental results on benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method in reducing two-qubit gates. Compared to the original circuits, the approach achieves an average reduction of 18% in two-qubit gates. It outperforms classical methods with up to 25% reduction, especially on gf circuits, and shows a 4% average improvement over heuristic ZX-calculus-based methods, validating its efficiency.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代には、量子回路内の2量子ビットゲートは単一量子ビットゲートよりもノイズの影響を受けやすい。
したがって、回路効率と信頼性を向上させるためには、2量子ゲートの数を減らすことが不可欠である。
量子回路の規模が大きくなるにつれて、最適化探索空間はますます複雑になり、低効率や準最適解といった課題に繋がる。
これらの問題に対処するために,動的グルーピングとZX計算に基づく量子回路最適化手法を提案する。
まず、ランダム戦略に基づく動的グループ化法により、回路を複数のサブ回路に分割する。
第2に、2量子ゲート数を最小限に抑えるため、ZX計算によるkステップルックアヘッド探索が等価なサブ回路フィルタリングを行う。
第三に、遅延認識配置法は、組換え回路を最適化し、全体のゲート数を削減する。
最後に、シミュレートされたアニーリングは、最適化された2量子ゲート数を達成するためにグループ化戦略を反復的に更新する。
ベンチマークによる実験結果から,提案手法の有効性と優位性を示した。
元の回路と比較して、この手法は2量子ゲートにおける平均18%の低減を実現している。
従来の手法、特にgf回路では最大25%の削減率で性能を上回り、ヒューリスティックなZX計算法よりも平均4%向上し、その効率性を検証している。
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