論文の概要: Graph Reinforcement Learning for Calibration-Aware Quantum Circuit Routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12816v2
- Date: Tue, 16 Jun 2026 20:02:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-18 13:57:35.095317
- Title: Graph Reinforcement Learning for Calibration-Aware Quantum Circuit Routing
- Title（参考訳）: 校正型量子回路ルーティングのためのグラフ強化学習
- Authors: Yash Vardhan Tomar, Dheeraj Peddireddy,
- Abstract要約: 量子回路ルーティングは、ノイズの多い中間スケール量子プロセッサのためのプログラムをコンパイルする重要なステップである。
我々は,IBM Heron r2キャリブレーションデータを用いてハードウェアエッジSWAPを選択するキャリブレーション対応グラフ強化学習ルータについて検討する。
キャリブレーションを意識した学習ルーティングは、ゲートカウント駆動コンパイルを超えて忠実性を向上させることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum circuit routing is a key step in compiling programs for noisy intermediate-scale quantum processors. Routes that appear efficient by standard overhead metrics can still lose fidelity when they pass through poorly calibrated couplers. We study a calibration-aware graph reinforcement-learning router that uses same-day IBM Heron r2 calibration data to choose hardware-edge SWAPs. We train the policy with proximal policy optimization and evaluate it with exact simulated fidelity across nine Munich Quantum Toolkit (MQT) Bench circuits and three calibration snapshots. Across these evaluations, pooled mean exact fidelity is $0.727$, compared with $0.440$ for SABRE-best20 and $0.481$ for target-aware SABRE. We observed that fidelity gains came with higher routed two-qubit counts and were concentrated in 5 qubit and 8 qubit circuit families; under the fixed tree action graph, all 10 qubit families favored SABRE-best20. Overall, our results show that calibration-aware learned routing can improve fidelity beyond gate-count-driven compilation.
- Abstract（参考訳）: 量子回路ルーティングは、ノイズの多い中間スケール量子プロセッサのためのプログラムをコンパイルする重要なステップである。
標準的なオーバーヘッドメトリクスによって効率的に見えるルートは、キャリブレーションが不十分なカップルを通り抜ける際にも忠実さを失う可能性がある。
我々は,IBM Heron r2キャリブレーションデータを用いてハードウェアエッジSWAPを選択するキャリブレーション対応グラフ強化学習ルータについて検討する。
近いポリシー最適化でポリシーをトレーニングし、9つのミュンヘン量子ツールキット(MQT)ベンチ回路と3つのキャリブレーションスナップショットで正確にシミュレーションされた忠実度で評価する。
これらの評価の中で、プールされた平均的忠実度は0.727ドルであり、SABRE-best20は0.440ドル、SABREは0.481ドルである。
5qubitおよび8qubitの回路群に集中し, 固定木行動グラフでは, 10qubitのすべての家系がSABRE-best20を好んだ。
以上の結果から,キャリブレーションを意識した学習ルーティングは,ゲート数によるコンパイルを超えて忠実性を向上させることが示唆された。
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