論文の概要: Reusability Report: Optimizing T-count in General Quantum Circuits with AlphaTensor-Quantum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09951v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 01:21:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.600668
- Title: Reusability Report: Optimizing T-count in General Quantum Circuits with AlphaTensor-Quantum
- Title（参考訳）: 再使用性レポート:AlphaTensor-Quantumを用いた一般量子回路におけるT数最適化
- Authors: Remmy Zen, Maximilian Nägele, Florian Marquardt,
- Abstract要約: 我々はAlphaTensor-Quantumの機能を拡張し、様々な量子ビット数を持つランダム量子回路を単純化する。
実験の結果,5ビットから8ビットの回路でトレーニングした汎用エージェントは,従来手法よりもTカウントの低減を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing has the potential to solve problems that are intractable for classical computers, with possible applications in areas such as drug discovery and high-energy physics. However, the practical implementation of quantum computation is hindered by the complexity of executing quantum circuits on hardware. In particular, minimizing the number of T-gates is crucial for implementing efficient quantum algorithms. AlphaTensor-Quantum is a reinforcement learning-based method designed to optimize the T-count of quantum circuits by formulating the problem as a tensor decomposition task. While it has demonstrated superior performance over existing methods on benchmark quantum arithmetic circuits, its applicability has so far been restricted to specific circuit families, requiring separate, time-intensive training for each new application. This report reproduces some of the key results of the original work and extends AlphaTensor-Quantum's capabilities to simplify random quantum circuits with varying qubit counts, eliminating the need for retraining on new circuits. Our experiments show that a general agent trained on 5- to 8-qubit circuits achieves greater T-count reduction than previous methods for a large fraction of quantum circuits. Furthermore, we demonstrate that a general agent trained on circuits with varying qubit numbers outperforms agents trained on fixed qubit numbers, highlighting the method's generalizability and its potential for broader quantum circuit optimization tasks.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、ドラッグ発見や高エネルギー物理学といった分野に応用可能な、古典的なコンピュータにとって難解な問題を解く可能性がある。
しかし、量子計算の実践的な実装は、ハードウェア上で量子回路を実行する複雑さによって妨げられている。
特に、効率的な量子アルゴリズムを実装するためには、Tゲート数の最小化が不可欠である。
AlphaTensor-Quantumは、量子回路のTカウントをテンソル分解タスクとして定式化することによって最適化する強化学習法である。
従来のベンチマーク量子演算回路よりも優れた性能を示してきたが、適用範囲は特定の回路群に限定されており、新しいアプリケーションごとに個別に時間を要する。
本報告では、元々の成果の一部を再現し、AlphaTensor-Quantumの能力を拡張して、様々な量子ビット数でランダムな量子回路を単純化し、新しい回路で再トレーニングする必要をなくす。
実験の結果,5ビットから8ビットの回路でトレーニングした汎用エージェントは,従来手法よりもTカウントの低減を実現していることがわかった。
さらに、量子ビット数が異なる回路で訓練された一般エージェントは、固定量子ビット数で訓練されたエージェントよりも優れており、この手法の一般化可能性と、より広範な量子回路最適化タスクの可能性を強調している。
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