論文の概要: Transpiling quantum circuits by a transformers-based algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09834v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 17:13:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.606336
• Title: Transpiling quantum circuits by a transformers-based algorithm
• Title（参考訳）: 変圧器に基づくアルゴリズムによる量子回路のトランスパイリング
• Authors: Michele Banfi, Paolo Zentilini, Sebastiano Corli, Enrico Prati,
• Abstract要約: 我々は、量子回路をカースム標準から特定のターゲット量子ハードウェアに適した他のゲートセットにトランスパイルできるトランスフォーマーモデルを開発した。 最大5キュービットまでの変換の実現可能性を示し、正確にトランスパイルされたターゲット回路の割合は99.98%と同等かそれ以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have gained popularity in machine learning due to their application in the field of natural language processing. They manipulate and process text efficiently, capturing long-range dependencies among data and performing the next word prediction. On the other hand, gate-based quantum computing is based on controlling the register of qubits in the quantum hardware by applying a sequence of gates, a process which can be interpreted as a low level text programming language. We develop a transformer model capable of transpiling quantum circuits from the qasm standard to other sets of gates native suited for a specific target quantum hardware, in our case the set for the trapped-ion quantum computers of IonQ. The feasibility of a translation up to five qubits is demonstrated with a percentage of correctly transpiled target circuits equal or superior to 99.98%. Regardless the depth of the register and the number of gates applied, we prove that the complexity of the transformer model scales, in the worst case scenario, with a polynomial trend by increasing the depth of the register and the length of the circuit, allowing models with a higher number of parameters to be efficiently trained on HPC infrastructures.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の分野での応用により、トランスフォーマーは機械学習で人気を博している。 テキストを効率よく操作し、処理し、データ間の長距離依存関係をキャプチャし、次のワード予測を実行する。 一方、ゲートベースの量子コンピューティングは、低レベルのテキストプログラミング言語として解釈できる一連のゲートを適用することにより、量子ハードウェアにおける量子ビットのレジスタを制御することに基づいている。 我々は、量子回路をカズム標準から特定のターゲット量子ハードウェアに適した他のゲートセットにトランスパイルできるトランスフォーマーモデルを開発した。 最大5キュービットまでの変換の実現可能性を示し、正確にトランスパイルされたターゲット回路の割合は99.98%と同等かそれ以上である。 レジスタの深さとゲート数にかかわらず、変換器モデルの複雑さは、最悪の場合、レジスタの深さと回路長を増大させることで多項式トレンドとともにスケールし、より多くのパラメータを持つモデルをHPCインフラ上で効率的に訓練できることを示す。

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