論文の概要: Circuit Partitioning for the Quantum Internet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14413v1
- Date: Wed, 17 Sep 2025 20:28:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-19 17:26:52.968009
- Title: Circuit Partitioning for the Quantum Internet
- Title(参考訳): 量子インターネットのための回路分割
- Authors: Leo Sünkel, Thomas Gabor, Claudia Linnhoff-Popien,
- Abstract要約: 量子インターネットでは、様々なアーキテクチャと能力を持つ量子処理ユニット(QPU)が量子通信チャネルを介して接続される。
QPU間のリモート操作は、ネットワーク全体にわたる絡み合いの生成と分散を必要とするため、コストがかかる。
したがって、QPU間の全体的な通信が最小化されるように、QPUとパーティション回路にキュービットを割り当てることが重要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8516680239451744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In a quantum internet, quantum processing units (QPUs) with varying architectures and capabilities may be connected through quantum communication channels, enabling new applications such as distributed quantum computing (DQC), a paradigm in which multiple QPUs execute a single circuit. However, remote operations between QPUs are expensive as they require the creation and distribution of entanglement throughout the network. It is therefore crucial to assign qubits to QPUs and partition circuits in such a way that the overall communication between QPUs is minimized. In this paper, we apply and evaluate simulated annealing and an evolutionary algorithm for this problem. We consider quantum networks with 25 nodes arranged in different topologies and QPUs with varying qubit capacities. The circuits evaluated contain 50 and 100 qubits. We show that the different metaheuristics all significantly outperform the baselines by drastically reducing the communication cost by over 40%.
- Abstract(参考訳): 量子インターネットでは、異なるアーキテクチャと能力を持つ量子処理ユニット(QPU)が量子通信チャネルを介して接続され、複数のQPUが単一の回路を実行するパラダイムである分散量子コンピューティング(DQC)のような新しいアプリケーションを可能にする。
しかし、ネットワーク全体の絡み合いの生成と分散を必要とするため、QPU間の遠隔操作は高価である。
したがって、QPU間の全体的な通信が最小化されるように、QPUとパーティション回路にキュービットを割り当てることが重要である。
本稿では, シミュレーションアニーリングと進化的アルゴリズムを適用し, 評価する。
異なる位相に25ノードを配置した量子ネットワークと、異なる量子ビット容量を持つQPUを考える。
評価された回路は、50および100量子ビットを含む。
異なるメタヒューリスティックは、通信コストを40%以上削減することで、ベースラインを大幅に上回ることを示す。
関連論文リスト
- Evaluating Variational Quantum Circuit Architectures for Distributed Quantum Computing [3.1224202646855894]
我々は分散量子コンピューティング環境での変動量子回路のアーキテクチャ、特に絡み合いパターンを評価する。
計算キュービットと通信キュービットの4つのQPUを用いて8量子ビット回路の実行をシミュレートする。
本研究では,二項分類タスクにおける各種回路の性能を比較し,理想的条件下での学習と雑音条件下での試験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-15T14:50:30Z) - A Framework for Quantum Data Center Emulation Using Digital Quantum Computers [4.4249067508724815]
本稿では,単一量子プロセッサを用いた分散量子コンピューティングシステムをエミュレートするフレームワークを提案する。
本稿では,相互に発生する雑音を定量的に定量化するために,量子衝突力学に基づく実験的な基底雑音モデルを提案する。
このフレームワークはIBMの量子ハードウェアを使って検証されており、リモートゲートの実行が成功したことを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-04T09:04:54Z) - Technology and Performance Benchmarks of IQM's 20-Qubit Quantum Computer [56.435136806763055]
IQM量子コンピュータはQPUと他のフルスタック量子コンピュータの両方をカバーする。
焦点は、Garnet QPUとそのアーキテクチャを特徴とする20量子ビットの量子コンピュータであり、最大150量子ビットまでスケールする。
QPUとシステムレベルベンチマークは、中央値の2キュービットゲート忠実度99.5%、グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)状態の20キュービット全てを真のエンハングリングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T14:26:10Z) - Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。
このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T17:16:07Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - Applying an Evolutionary Algorithm to Minimize Teleportation Costs in Distributed Quantum Computing [3.0846297887400977]
量子通信ネットワークは、古典的および量子チャネルを介して複数の量子コンピュータ(QC)を接続することによって形成することができる。
分散量子コンピューティングでは、QCは集合的に量子計算を行う。
本稿では,この問題に対する進化的アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T13:10:28Z) - A Modular Quantum Compilation Framework for Distributed Quantum
Computing [0.0]
分散量子コンピューティングは、計算タスクで利用可能なキュービットの数を増やすためのスケーラブルなアプローチである。
ネットワーク制約とデバイス制約を考慮に入れたDQC用のモジュール型量子コンパイルフレームワークを提案する。
また,TeleGateとTeleDataの両方の操作を活用できる遠隔スケジューリング戦略も考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T16:13:23Z) - Quantum Federated Learning with Entanglement Controlled Circuits and
Superposition Coding [44.89303833148191]
我々は、絡み合ったスリム化可能な量子ニューラルネットワーク(eSQNN)の深さ制御可能なアーキテクチャを開発する。
本稿では,eS-QNNの重畳符号化パラメータを通信する絡み合ったスリム化QFL(eSQFL)を提案する。
画像分類タスクでは、広範囲なシミュレーションがeSQFLの有効性を裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-04T03:18:03Z) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T02:37:32Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。