論文の概要: QASER: Breaking the Depth vs. Accuracy Trade-Off for Quantum Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16272v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 11:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.59529
• Title: QASER: Breaking the Depth vs. Accuracy Trade-Off for Quantum Architecture Search
• Title（参考訳）: QASER: 量子アーキテクチャ検索における深さ対精度のトレードオフ
• Authors: Ioana Moflic, Alexandru Paler, Akash Kundu,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは重要な課題に直面している: 複雑な計算に必要な高い精度と低回路深度の必要性のバランス。 我々は,textbfQASERと呼ばれる,工学的な報酬関数を特徴とする新しい強化学習手法を提案する。 最大50%の精度向上を実現し、2量子ゲート数と深さを20%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.72215866683917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing faces a key challenge: balancing the need for low circuit depth (crucial for fault tolerance) with the high accuracy required for complex computations like quantum chemistry and error correction, which typically require deeper circuits. We overcome this trade-off by introducing a novel reinforcement learning approach featuring engineered reward functions, called \textbf{QASER}, that take into account seemingly contradictory optimization goals. This reward enables the compilation of circuits with lower depth and higher accuracy, significantly outperforming state-of-the-art techniques. Benchmarks on quantum chemistry state preparation circuits demonstrate stable compilations. We achieve up to 50\% improved accuracy, while reducing 2-qubit gate counts and depths by 20\%. This advancement enables more efficient and reliable quantum compilation.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは重要な課題に直面している: 低い回路深さ(フォールトトレランスにとって非常に重要な)の必要性と、より深い回路を必要とする量子化学やエラー補正のような複雑な計算に必要な高い精度のバランス。 このトレードオフを克服するために、明らかに矛盾する最適化目標を考慮に入れた、エンジニアリングされた報酬関数である「textbf{QASER}」を特徴とする新しい強化学習手法を導入する。 この報酬により、より低い深さと高い精度で回路のコンパイルが可能となり、最先端技術よりも大幅に向上する。 量子化学状態準備回路のベンチマークは安定なコンパイルを示す。 2ビットゲート数と深さを20倍に削減しながら,最大50倍の精度向上を実現した。 この進歩はより効率的で信頼性の高い量子コンパイルを可能にする。

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