論文の概要: Compile-Time Simplification of Classically Controlled Operations in Dynamic Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28439v1
• Date: Wed, 27 May 2026 13:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.063863
• Title: Compile-Time Simplification of Classically Controlled Operations in Dynamic Circuits
• Title（参考訳）: 動的回路における古典制御動作のコンパイル時間短縮
• Authors: Innocenzo Fulginiti, Yanbin Chen, Christian B. Mendl, Helmut Seidl,
• Abstract要約: 本稿では,動的回路における古典的制御の使用を減らすためのコンパイル時最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークの中核は静的解析を使用しており、量子状態とともに古典的な情報を伝播することで回路を象徴的に実行する。 中間回路測定のみを対象とする既存のコンパイル時最適化と比較して,本手法は,現代の量子プログラミング言語で表現可能な,より広範な動的回路のクラスに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24689994775563415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic circuits use real-time outcomes of mid-circuit measurements, processed by a classical controller, to adapt subsequent operations during circuit execution. This additional flexibility over static circuits comes at a price. Mid-circuit measurements are typically slower and noisier than unitary gates. Furthermore, classical feedforward requires exchanging information between the quantum processor (QPU) and the classical controller, introducing latency that erodes the practical performance of dynamic circuits. We propose a compile-time optimization framework that reduces the use of classical controls in dynamic circuits while preserving their semantics. At its core, the framework uses a static analysis that symbolically executes the circuit by propagating classical information alongside the quantum state. By combining this classical-quantum information with the Probabilistic Circuit Model extended with probabilistic controls that emulate classical feedforward, we obtain an intermediate probabilistic representation of the dynamic circuit. In this representation, mid-circuit measurements and classically controlled operations can be removed or rewritten as purely unitary operations and probabilistic components. Compared to existing compile-time optimizations that target only mid-circuit measurements, our method applies to a broader class of dynamic circuits expressible in modern quantum programming languages. We evaluated our framework on randomly generated dynamic circuits, achieving about 50% classical feedforward reduction and even higher reductions in favorable settings.
• Abstract（参考訳）: 動的回路は、古典的なコントローラによって処理された中間回路計測のリアルタイムな結果を使用して、回路実行中にその後の操作を適応させる。 この静的回路に対する柔軟性は、価格も高い。 中間回路の測定は通常、ユニタリゲートよりも遅く、ノイズが多い。 さらに、古典的なフィードフォワードでは、量子プロセッサ(QPU)と古典的なコントローラの間で情報を交換する必要がある。 本稿では,動的回路における古典的制御の使用を減らし,セマンティクスを保存したコンパイル時最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークの中核は静的解析を使用しており、量子状態とともに古典的な情報を伝播することで回路を象徴的に実行する。 この古典的量子情報と古典的フィードフォワードをエミュレートする確率制御を拡張した確率回路モデルを組み合わせることにより、動的回路の中間確率表現を得る。 この表現では、中間回路の測定と古典的に制御された操作は、純粋にユニタリな操作と確率的コンポーネントとして削除または書き換えることができる。 中間回路測定のみを対象とする既存のコンパイル時最適化と比較して,本手法は,現代の量子プログラミング言語で表現可能な,より広範な動的回路のクラスに適用できる。 我々は、ランダムに生成された動的回路の枠組みを評価し、従来のフィードフォワードの約50%の削減を実現し、良好な設定でさらに多くの削減を実現した。

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