論文の概要: Fast Template Matching for Quantum Circuits Using Hypergraph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29095v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 02:38:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.180596
• Title: Fast Template Matching for Quantum Circuits Using Hypergraph
• Title（参考訳）: ハイパーグラフを用いた量子回路の高速テンプレートマッチング
• Abstract要約: 通信ゲートを局所接続性を維持しながら単一のスーパーノードに分解する可換性認識表現を導入する。 我々のHGマーカは、ランダムベンチマークと算術ベンチマークの両方で、QiskitのDAGベースの実装よりも11--606倍の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.994042153292399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum circuit optimization is a key step toward the efficient execution of quantum algorithms. Template matching has emerged as one of the dominant approaches for simplifying quantum circuits, yet it confronts the intrinsic challenge of accommodating gate commutativity. The state-of-the-art template-matching algorithm relies on a directed acyclic graph (DAG) representation. While this DAG-based technique handles gate commutativity satisfactorily, it fails to preserve the local connectivity inherent to quantum circuits, thereby leading to relatively high matching complexity. In this paper, we introduce a hypergraph representation (HG), a commutativity-aware representation that collapses commuting gates into a single super-node while retaining all local connectivity. This enables matches to be extended locally without revisiting the rest of the circuit, with incremental updates limited to the immediate neighborhood. Experimental results demonstrate that our HG matcher achieves 11--606x speed-up over the DAG-based implementation in Qiskit (Iten et al., 2022) on both random and arithmetic benchmarks, while maintaining the same optimization quality. The acceleration increases with circuit size, confirming that preserving locality and connectivity is the key to scalable quantum circuit optimisation.
• Abstract（参考訳）: 量子回路最適化は、量子アルゴリズムの効率的な実行に向けた重要なステップである。 テンプレートマッチングは、量子回路を単純化する主要なアプローチの1つとして現れてきたが、ゲートの可換性を調節するという本質的な課題に直面している。 最先端のテンプレートマッチングアルゴリズムは、有向非巡回グラフ(DAG)表現に依存している。 このDAGベースの手法はゲートの可換性を良好に扱うが、量子回路固有の局所接続を保たないため、比較的高い整合性を持つ。 本稿では,通信ゲートを1つのスーパーノードに分割し,すべてのローカル接続を維持しながら,可換性を考慮したハイパーグラフ表現(HG)を提案する。 これにより、回路の残りの部分を再考することなく、マッチをローカルに拡張することができる。 実験結果から,我々のHG整合器はQiskit(Iten et al , 2022)におけるDAGベースの実装よりも11～606倍の高速化を実現し,同じ最適化品質を維持した。 加速は回路サイズとともに増加し、局所性と接続性を維持することがスケーラブルな量子回路最適化の鍵であることを確認した。

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