論文の概要: A Review on Quantum Circuit Optimization using ZX-Calculus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20663v3
• Date: Sun, 05 Oct 2025 01:08:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.771337
• Title: A Review on Quantum Circuit Optimization using ZX-Calculus
• Title（参考訳）: ZX-Calculus を用いた量子回路最適化に関する一検討
• Authors: Tobias Fischbach, Pierre Talbot, Pascal Bouvry,
• Abstract要約: ZX計算は、セマンティックス保存量子回路最適化を可能にする代替フレームワークとして登場した。 本稿では、ZXに基づく量子回路の最適化について概観し、最適化手法、ターゲットメトリック、量子コンピューティングアーキテクチャにより分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.03366178192279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing promises significant speed-ups for certain algorithms but the practical use of current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era computers remains limited by resources constraints (e.g., noise, qubits, gates, and circuit depth). Quantum circuit optimization is a key mitigation strategy. In this context, ZX-calculus has emerged as an alternative framework that allows for semantics-preserving quantum circuit optimization. We review ZX-based optimization of quantum circuits, categorizing them by optimization techniques, target metrics and intended quantum computing architecture. In addition, we outline critical challenges and future research directions, such as multi-objective optimization, scalable algorithms, and enhanced circuit extraction methods. This survey is valuable for researchers in both combinatorial optimization and quantum computing. For researchers in combinatorial optimization, we provide the background to understand a new challenging combinatorial problem: ZX-based quantum circuit optimization. For researchers in quantum computing, we classify and explain existing circuit optimization techniques.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは特定のアルゴリズムに対して大幅なスピードアップを約束するが、現在のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)の実用化は、リソース制約(例えばノイズ、量子ビット、ゲート、回路深さ)によって制限されている。 量子回路最適化は重要な緩和戦略である。 この文脈において、ZX-計算はセマンティックス保存量子回路最適化を可能にする代替フレームワークとして登場した。 本稿では,ZXに基づく量子回路の最適化について概説する。 さらに,多目的最適化,スケーラブルアルゴリズム,拡張回路抽出手法などの重要な課題と今後の研究方向性について概説する。 この調査は、組合せ最適化と量子コンピューティングの両方の研究者にとって価値がある。 組合せ最適化の研究者にとって、ZXベースの量子回路最適化という新たな課題を理解するための背景を提供する。 量子コンピューティングの研究者にとって、既存の回路最適化手法を分類し、説明する。

関連論文リスト

• Provably Robust Training of Quantum Circuit Classifiers Against Parameter Noise [49.97673761305336]
  ノイズは、信頼できる量子アルゴリズムを達成するための大きな障害である。 本稿では,パラメータ化量子回路分類器のロバスト性を高めるための雑音耐性学習理論とアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T02:51:34Z)
• A Comprehensive Review of Quantum Circuit Optimization: Current Trends and Future Directions [0.0]
  分析アルゴリズム、戦略、機械学習ベースのメソッド、ハイブリッド量子古典フレームワークなど、最先端のアプローチをレビューする。 本稿では,各手法の長所と短所と,それらがもたらす課題について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T15:07:51Z)
• Performant near-term quantum combinatorial optimization [1.1999555634662633]
  線形深度回路を用いた最適化問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、ターゲット量子関数の各項を制御するために設計されたハミルトン生成器からなるアンサッツを使用する。 性能と資源最小化のアプローチは、潜在的な量子計算上の利点の候補として有望である、と結論付けます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T18:49:07Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9303833600197]
  我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。 Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。 注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:20:54Z)
• Quantum Circuit Unoptimization [0.6449786007855248]
  我々は、量子回路最適化と呼ばれる量子アルゴリズムプリミティブを構築する。 回路等価性を保ちながらいくつかの冗長性を導入することで、与えられた量子回路複合体を作る。 我々は、量子回路の最適化を用いて、コンパイラベンチマークを生成し、回路最適化性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T08:38:18Z)
• Quantum Circuit Optimization of Arithmetic circuits using ZX Calculus [0.0]
  本稿では,ZX計算に基づくハードウェア資源とキュービット数を削減し,量子演算アルゴリズムを最適化する手法を提案する。 我々は、耐故障性を実現するために要求された元の数と比較して、アシラビットやTゲートの数を大幅に削減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T05:05:57Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

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。