論文の概要: Entanglement-Efficient Distribution of Quantum Circuits over Large-Scale Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16036v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 08:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 12:00:05.677052
• Title: Entanglement-Efficient Distribution of Quantum Circuits over Large-Scale Quantum Networks
• Title（参考訳）: 大規模量子ネットワーク上の量子回路のエンタングルメント効率分布
• Authors: Felix Burt, Kuan-Cheng Chen, Kin K. Leung,
• Abstract要約: 異なるネットワークトポロジ上での様々な量子回路の絡み合い条件と時間での性能について検討する。 我々は, 直接分割法よりも実行時間が大幅に低い場合において, 粗大化法は解の質を向上できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9078970632232104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers face inherent scaling challenges, a fact that necessitates investigation of distributed quantum computing systems, whereby scaling is achieved through interconnection of smaller quantum processing units. However, connecting large numbers of QPUs will eventually result in connectivity constraints at the network level, where the difficulty of entanglement sharing increases with network path lengths. This increases the complexity of the quantum circuit partitioning problem, since the cost of generating entanglement between end nodes varies with network topologies and existing links. We address this challenge using a simple modification to existing partitioning schemes designed for all-to-all connected networks, that efficiently accounts for both of these factors. We investigate the performance in terms of entanglement requirements and optimisation time of various quantum circuits over different network topologies, achieving lower entanglement costs in the majority of cases than state-of-the-art methods. We provide techniques for scaling to large-scale quantum networks employing both network and problem coarsening. We show that coarsened methods can achieve improved solution quality in most cases with significantly lower run-times than direct partitioning methods.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、分散量子コンピューティングシステムの研究を必要とし、より小さな量子処理ユニットの相互接続によってスケーリングが達成されるという事実により、本質的にスケーリングの課題に直面している。 しかし、多数のQPUを接続するとネットワークレベルでの接続制約が発生し、ネットワークパスの長さによって絡み合いの共有が困難になる。 これにより、終端ノード間の絡み合いの発生コストがネットワークトポロジや既存のリンクによって異なるため、量子回路分割問題の複雑さが増大する。 本課題は,これら2つの要因を効果的に説明できる,オール・ツー・オール接続ネットワーク用に設計された既存のパーティショニング方式に,簡単な修正を加えて解決する。 本稿では,様々なネットワークトポロジ上での量子回路の絡み合い要求や最適化時間の観点からの性能を考察し,現状よりもほとんどの場合において絡み合いコストが低いことを示す。 ネットワークと問題粗大化の両方を利用した大規模量子ネットワークへのスケーリング技術を提供する。 我々は, 直接分割法よりも実行時間が大幅に低い場合において, 粗大化法は解の質を向上できることを示した。

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