論文の概要: Optimizing Compilation for Distributed Quantum Computing via Clustering and Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15267v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 06:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.201181
• Title: Optimizing Compilation for Distributed Quantum Computing via Clustering and Annealing
• Title（参考訳）: クラスタリングとアニーリングによる分散量子コンピューティングのコンパイル最適化
• Authors: Ruilin Zhou, Jinglei Cheng, Yuhang Gan, Junyu Liu, Chen Qian,
• Abstract要約: これらの課題に対処する包括的なコンパイルフレームワークを提案する。 量子回路内の構造パターンを利用して、初期量子ビット配置のクラスタリングと量子ビットマッピングの調整を行う。 本手法は, 基準値と比較して, 目標値の88.40%を最小に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.652241553662327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently mapping quantum programs onto Distributed quantum computing (DQC) are challenging, particularly when considering the heterogeneous quantum processing units (QPUs) with different structures. In this paper, we present a comprehensive compilation framework that addresses these challenges with three key insights: exploiting structural patterns within quantum circuits, using clustering for initial qubit placement, and adjusting qubit mapping with annealing algorithms. Experimental results demonstrate the effectiveness of our methods and the capability to handle complex heterogeneous distributed quantum systems. Our evaluation shows that our method reduces the objective value at most 88.40\% compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 量子プログラムを分散量子コンピューティング(DQC)に効率的にマッピングすることは、特に異なる構造を持つ異種量子処理ユニット(QPU)を考えると困難である。 本稿では,量子回路における構造パターンの活用,初期量子ビット配置のクラスタリング,アニーリングアルゴリズムによる量子ビットマッピングの調整という,これらの課題に対処する包括的なコンパイルフレームワークを提案する。 実験により,本手法の有効性と複素異種分散量子系を扱う能力について検証した。 評価の結果,本手法は,基準値よりも88.40 %の目的値の低減を図っている。

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