論文の概要: Divide-et-impera Heuristic-based Randomized Search for the Qubit Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14644v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 16:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.215245
• Title: Divide-et-impera Heuristic-based Randomized Search for the Qubit Routing Problem
• Title（参考訳）: ディバイド・エ・イペラ・ヒューリスティックに基づく量子ルーティング問題のランダム化探索
• Authors: Marco Baioletti, Fabrizio Fagiolo, Angelo Oddi, Riccardo Rasconi,
• Abstract要約: 本稿では,Qubit Routing Problem(QRP)のためのDIRSHアルゴリズムを提案する。 この方法は回路をチャンクに分割し、ゲートとスワップのランダムな選択で各回路を最適化する。 20キュービットのIBMQ TokyoトポロジにマッピングされたRevLibベンチマークで試されたDIRSHは、異なる時間予算で3つのLightSABREを上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9799637101641148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the DIRSH algorithm for the Qubit Routing Problem (QRP), using a heuristic-guided randomized divide-and-conquer strategy. The method splits the circuit into chunks and optimizes each one with a stochastic selection of gates and swaps. It balances global search, via restarts and adaptive tuning of bandit parameters with depth-sensitive local pruning. Tested on RevLib benchmarks mapped to the 20-qubit IBMQ Tokyo topology, DIRSH outperformed three LightSABRE variants across different time budgets, achieving shorter depths and fewer swaps. These results confirm that combining chunk-based decomposition with bandit-driven heuristics is effective for routing quantum circuits on NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,疑似誘導型ランダムディバイド・アンド・コンカ戦略を用いて,QRP(Qubit Routing Problem)のためのDIRSHアルゴリズムを提案する。 この方法は回路をチャンクに分割し、ゲートとスワップの確率的な選択で各回路を最適化する。 グローバル検索のバランスを保ち、再起動と、奥行きに敏感な局所プルーニングによる帯域幅パラメータの適応調整を行う。 20キュービットのIBMQ TokyoトポロジにマッピングされたRevLibベンチマークでテストされたDIRSHは、異なる時間予算でLightSABREの3つのバリエーションを上回り、より短い深さと少ないスワップを実現した。 これらの結果は,チャンクベース分解とバンド駆動ヒューリスティックスを組み合わせることで,NISQデバイス上での量子回路のルーティングに有効であることを確認した。

関連論文リスト

• Adapting to Stochastic and Adversarial Losses in Episodic MDPs with Aggregate Bandit Feedback [61.49239204705301]
  本研究では,有限水平マルコフ決定過程(MDP)におけるオンライン学習について,包括的包括的包括的フィードバックモデルを用いて検討する。 本研究は, オンライン最短経路問題の近年の進展に触発された, 占領対策, 自己拘束技術, 新たな損失推定器の組合せに依拠する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T02:28:08Z)
• An Efficient Iterative Algorithm for Qubit Mapping via Layer-Weight Assignment and Search Space Reduction [7.698997402561804]
  現在の量子デバイスは物理的に隣接する量子ビット間の相互作用のみをサポートし、これらのデバイス上で量子回路が直接実行されるのを防ぐ。 SWAP ゲートの追加を最小化するために,効率的な反復量子ビットマッピングアルゴリズム HAIL を提案する。 HAIL-3は、最先端のアルゴリズムと比較して、$mathcalB_23$に挿入される追加ゲート数を20.62%削減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T13:21:33Z)
• Improving and benchmarking NISQ qubit routers [0.0]
  1次元および2次元格子接続性に基づくランダム量子回路を考慮した様々なルーティング手法をベンチマークする。 本稿では、SWAPと回路深さのオーバーヘッドの影響を捉えるための総合的な指標として、回路の忠実度を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T09:31:51Z)
• beSnake: A routing algorithm for scalable spin-qubit architectures [1.351147045576948]
  本稿では,スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャにおける複雑なキュービットルーティング問題に対処するために設計された,新しいアルゴリズムであるbeSnakeを紹介する。 BeSnakeは、最大72%の量子ビット密度で、様々なトポロジと障害物として働く量子ビット位置によって生じる制約を効果的に管理する。 我々のシミュレーションは、1000ドル相当の量子ビットを持つランダム回路や実量子アルゴリズム上の既存のルーティングソリューションに対して、beSnakeの利点を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T11:08:40Z)
• Stability-penalty-adaptive follow-the-regularized-leader: Sparsity, game-dependency, and best-of-both-worlds [46.30750729936261]
  FTRL(Follow-the-regularized-leader)は近年,バンドイット問題における適応性獲得の最も有望なアプローチの1つである。 我々は3種類の適応性を持ついくつかのアルゴリズムを確立する:空間性、ゲーム依存性、およびベスト・オブ・ボス・ワールド(BOBW)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T23:20:48Z)
• Matching Pursuit Based Scheduling for Over-the-Air Federated Learning [67.59503935237676]
  本稿では,フェデレートラーニング手法を用いて,オーバー・ザ・エアラーニングのための低複雑さデバイススケジューリングアルゴリズムのクラスを開発する。 最先端の提案方式と比較すると,提案方式は極めて低効率なシステムである。 提案手法の有効性は,CIFARデータセットを用いた実験により確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T08:14:14Z)
• Fidelity-Guarantee Entanglement Routing in Quantum Networks [64.49733801962198]
  絡み合いルーティングは、2つの任意のノード間のリモート絡み合い接続を確立する。 量子ネットワークにおける複数のソース・デスティネーション(SD)ペアの忠実性を保証するために、精製可能な絡み合わせルーティング設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T14:07:22Z)
• Manifold Regularized Dynamic Network Pruning [102.24146031250034]
  本稿では,全インスタンスの多様体情報をプルーンドネットワークの空間に埋め込むことにより,冗長フィルタを動的に除去する新しいパラダイムを提案する。 提案手法の有効性をいくつかのベンチマークで検証し,精度と計算コストの両面で優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T03:59:03Z)
• DHP: Differentiable Meta Pruning via HyperNetworks [158.69345612783198]
  本稿では,ネットワークの自動プルーニングのためのハイパーネットによる識別可能なプルーニング手法を提案する。 遅延ベクトルは、バックボーンネットワーク内の畳み込み層の出力チャネルを制御し、レイヤのプルーニングのハンドルとして機能する。 画像分類、単一画像超解像、復調のための様々なネットワークで実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T17:59:18Z)

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。