論文の概要: Bipartitioning of Graph States for Distributed Measurement-Based Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06332v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 22:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.754717
• Title: Bipartitioning of Graph States for Distributed Measurement-Based Quantum Computing
• Title（参考訳）: 分散計測に基づく量子コンピューティングのためのグラフ状態の分割
• Authors: Kjell Fredrik Pettersen, Matthias Heller, Giorgio Sartor, Raoul Heese,
• Abstract要約: 測定ベースの量子コンピューティング(MBQC)は本質的に分散量子コンピューティング(DQC)に適している 異なる量子処理ユニット(QPU)に作用する非局所ゲートはボトルネックである。 提案手法は,分散MBQCにおけるキュービット割り当てをグリッドグラフ上でテストすることで決定する上で極めて有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Measurement-Based Quantum Computing (MBQC) is inherently well-suited for Distributed Quantum Computing (DQC): once a resource state is prepared and distributed across a network of quantum nodes, computation proceeds through local measurements coordinated by classical communication. However, since non-local gates acting on different Quantum Processing Units (QPUs) are a bottleneck, it is crucial to optimize the qubit assignment to minimize inter-node entanglement of the shared resource. For graph state resources shared across two QPUs, this task reduces to finding bipartitions with minimal cut rank. We introduce a simulated annealing-based algorithm that efficiently updates the cut rank when two vertices swap sides across a bipartition, such that computing the new cut rank from scratch, which would be much more expensive, is not necessary. We show that the approach is highly effective for determining qubit assignments in distributed MBQC by testing it on grid graphs and the measurement-based Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA).
• Abstract（参考訳）: 測定ベースの量子コンピューティング(MBQC)は本質的に分散量子コンピューティング(DQC)に適しており、一度リソース状態が準備され、量子ノードのネットワークに分散されると、計算は古典的な通信によって調整された局所的な測定によって進行する。 しかし、異なる量子処理ユニット(QPU)に作用する非局所ゲートはボトルネックとなるため、共有リソースのノード間絡みを最小限に抑えるために、キュービット割り当てを最適化することが重要である。 2つのQPU間で共有されるグラフ状態リソースの場合、このタスクは最小のカットランクの分割を見つけることにつながる。 2つの頂点が2分割に切り替わるときに効率よくカットランクを更新するシミュレートされたアニーリングに基づくアルゴリズムを導入する。 本手法は,分散MBQCにおけるキュービット割り当てをグリッドグラフおよび測定に基づく量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)上で検証することにより,高い効率で決定できることを示す。

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