Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Compilation for Distributed Quantum Computing via Clustering and Annealing

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。

関連論文リスト

Quantum Approximate Walk Algorithm [0.6306978246081341]
本稿では、量子ビット数に応じて線形に増加する回路深さを特徴とする古典的なデータ追跡可能な量子オラクルについて述べる。古典的な入力と量子回路の結果の推論不可能なマッピングを確立することで、最先端のIBMハードウェアの実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-10T22:43:12Z)
Advancing Quantum State Preparation Using Decision Diagram with Local Invertible Maps [5.328178128965817]
本稿では,利用可能なアシラ量子ビットの数に応じて,効率的な量子状態合成(QSP)アルゴリズム群を提案する。我々のアプローチは、量子回路の複雑さを低減するために、局所可逆写像決定図(LimTDD)のパワーを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-23T03:34:44Z)
Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [62.46800898243033]
量子学習理論の最近の進歩は、様々な古典的な入力によって生成された測定データから、大きな量子ビット回路の線形特性を効率的に学習できるのか? 我々は、小さな予測誤差を達成するためには、$d$で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが必要であることを証明し、それに対応する計算複雑性は、dで指数関数的にスケールする可能性がある。そこで本研究では,古典的影と三角展開を利用したカーネルベースの手法を提案し,予測精度と計算オーバーヘッドとのトレードオフを制御可能とした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
QUSL: Quantum Unsupervised Image Similarity Learning with Enhanced Performance [14.288836269941207]
QUSLは教師なし学習に類似した三つ子を使用し、アンカー画像の摂動によって正のサンプルを生成する。臨界量子資源の利用を50%以上削減する。量子リソースが少ない一方で、QUSLは大規模な教師なしタスクの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-02T15:17:09Z)
Distributed quantum architecture search [0.0]
ニューラルネットワークにインスパイアされた変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングにおいて新しいアプローチとなっている。量子アーキテクチャ探索は、ゲートパラメータとともに回路構造を調整することでこの問題に対処し、高性能回路構造を自動的に発見する。そこで我々は,特定の量子ビット接続を伴う相互接続型量子処理ユニットのための分散量子回路構造を自動設計することを目的とした,エンドツーエンドの分散量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-10T13:28:56Z)
Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [88.57261102552016]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
Hungarian Qubit Assignment for Optimized Mapping of Quantum Circuits on Multi-Core Architectures [1.1288814203214292]
量子コンピュータは、これらのクラスタ間のスペーサー接続を備えた密結合量子ビットのクラスタを特徴とするモジュラーアプローチを採用することが期待されている。複数の処理コアにキュービットを効率よく分散させることは、量子コンピューティングシステムの性能とスケーラビリティを向上させる上で重要である。ハンガリーのQubit Assignment(HQA)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:48:45Z)
Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:04:16Z)
Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
Compiler Design for Distributed Quantum Computing [6.423239719448169]
分散量子コンピューティングにおけるコンパイラ設計に伴う主な課題について論じる。我々は分散量子コンピューティングのための量子コンパイルによって引き起こされるオーバーヘッドの上限を解析的に導出する。導出されたバウンダリは、基礎となるコンピューティングアーキテクチャによって引き起こされるオーバーヘッドと、準最適量子コンパイラによって引き起こされる追加のオーバーヘッドを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:48:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。