論文の概要: Linear-Time T-Gate Optimization via Random Abstraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13929v1
- Date: Wed, 13 May 2026 15:54:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.423832
- Title: Linear-Time T-Gate Optimization via Random Abstraction
- Title（参考訳）: ランダム抽象化による線形時間Tゲート最適化
- Authors: Aws Albarghouthi,
- Abstract要約: 量子コンピュータは、暗号、化学、最適化の問題に対する指数的なスピードアップを約束する。
Tゲートカウントは、大規模量子計算のリソース予算を支配しうる。
本稿では,Tゲート最適化に関する理論的および実践的な結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.345523830122166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum computers promise exponential speedups for problems in cryptography, chemistry, and optimization. Realizing this promise requires fault tolerance: physical qubits are noisy, so logical qubits must be encoded redundantly across many physical ones using quantum error-correcting codes. In most practical fault-tolerance schemes, T gates cannot be implemented transversally and instead require costly magic-state distillation protocols involving a complex set of operations. As a result, T-gate count can dominate the resource budget of large-scale quantum computations, making T-count minimization a central bottleneck on the path to quantum advantage. Existing T-count optimization tools, however, do not scale to the circuits that quantum advantage demands. We present theoretical and practical results on T-gate optimization. On the theoretical side, we give a linear-time randomized algorithm for phase folding, based on a novel randomized static analysis. Our static analysis soundly approximates the set of reachable quantum states with an arbitrarily high probability. Our key insight is a static analysis that does not track symbolic expressions, but propagates constant-width bitstrings down the circuit. On the practical side, our implementation, TZAP, is multiple orders of magnitude faster than state-of-the-art tools -- such as PyZX, VOQC, and Feynman -- closely matches their T-count reductions on standard benchmarks, and within seconds on a laptop computer can optimize circuits with millions of gates.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、暗号、化学、最適化の問題に対する指数的なスピードアップを約束する。
物理量子ビットはノイズが多いので、論理量子ビットは量子エラー訂正符号を用いて多くの物理ビット間で冗長に符号化されなければならない。
多くの実用的なフォールトトレランススキームでは、Tゲートはトランスバース的に実装できず、複雑な操作を含む高価なマジックステート蒸留プロトコルを必要とする。
結果として、Tゲートカウントは大規模量子計算のリソース予算を支配し、Tカウントの最小化は量子優位への道の中央ボトルネックとなる。
しかし、既存のTカウント最適化ツールは、量子優位性を要求する回路にスケールしない。
本稿では,Tゲート最適化に関する理論的および実践的な結果を示す。
理論的には、新しいランダム化静的解析に基づいて、位相折り畳みに対する線形時間ランダム化アルゴリズムを提案する。
我々の静的解析は、任意に高い確率で到達可能な量子状態の集合を音響的に近似する。
我々の重要な洞察は、記号表現を追跡せず、一定の幅のビットストリングを回路上に伝播する静的解析である。
実用面では、私たちの実装であるTZAPは、PyZX、VOQC、Feynmanといった最先端ツールよりも桁違いに高速です。
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