論文の概要: Bona: Automatic Management of Dirty Ancilla Borrowing in Quantum Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08765v1
- Date: Sun, 09 Aug 2026 15:28:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.942658
- Title: Bona: Automatic Management of Dirty Ancilla Borrowing in Quantum Circuits
- Title（参考訳）: Bona:量子回路における希薄アンシラボーリングの自動管理
- Abstract要約: bonaは、新しいディープ・アウェア・アルゴリズムに基づいて構築された、ダーティ・キュービット・レンタルのための最初のスケジューラである。
その結果,ボナは平均して99%の汚いアンシラを減らし,水深を制御していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.114493240103586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The management of ancilla qubits has become a critical technique for reducing quantum circuit width. Dirty ancillas, which may be borrowed from any temporarily idle qubit regardless of their initial states, offer substantial flexibility for width optimization, but their use has so far required manual and error-prone handling. We formalize the dirty-qubit borrowing problem and establish a fundamental computational limit by proving its NP-hardness. To support practical optimization, we present \bona, the first scheduler for dirty-qubit borrowing, built on a novel depth-aware heuristic algorithm. We evaluate \bona~ across a variety of benchmarks, including practical quantum circuits and randomly arranged compositions of real circuit modules, and find that it reduces nearly 99\% of dirty ancillas on average with controlled depth overhead. In particular, for parallel quantum walk---an essential component of parallel Hamiltonian simulation---\bona~ matches the circuit width achieved by the clean-qubit schemes of \citeauthor{jiang2024recycling}~(\citeyear{jiang2024recycling}) and \citeauthor{quantinuum}~(\citeyear{quantinuum}), but attains significantly smaller circuit depth, providing concrete evidence that dirty ancillas offer unique optimization advantages in circuits with certain parallelism.
- Abstract（参考訳）: アシラ量子ビットの管理は、量子回路幅を減らすための重要な技術となっている。
初期の状態に関わらず一時的にアイドルキュービットから借用されるような希少なアンシラは、幅最適化にかなりの柔軟性を提供するが、これまでのところ手動およびエラーを起こしやすいハンドリングが必要とされる。
汚い量子ビットの借入問題を定式化し、NP硬さを証明して基本的な計算限界を確立する。
実用的な最適化を支援するために,新しい深度認識ヒューリスティックアルゴリズムに基づいて構築された汚いビット借用の最初のスケジューラである \bona を提案する。
実際の量子回路や実回路モジュールのランダムな構成を含む様々なベンチマークで‘bona〜’の評価を行い、制御された深さオーバーヘッドで平均99%近い汚いアンシラを削減できることを示した。
特に並列量子ウォークでは----------- ボナ~は、クリークビットスキームである \citeauthor{jiang2024recycling}~(\citeyear{jiang2024recycling}) と \citeauthor{quantinuum}~(\citeyear{quantinuum}) によって達成される回路幅と一致するが、回路深さは著しく小さく、汚いアンシラが特定の並列性を持つ回路において一意の最適化をもたらすという具体的な証拠を与える。
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