日本語タイトル#
クラスタリングとアニーリングによる分散量子計算の最適化コンパイル
英文タイトル#
Optimizing Compilation for Distributed Quantum Computing via Clustering and Annealing
日本語摘要#
量子プログラムを分散量子計算（DQC）に効率的にマッピングすることは、特に異なる構造を持つ異種量子処理ユニット（QPU）を考慮する場合に挑戦的です。本論文では、これらの課題に対処するための包括的なコンパイルフレームワークを提案します。これは、量子回路内の構造パターンを利用し、初期量子ビット配置にクラスタリングを使用し、アニーリングアルゴリズムで量子ビットマッピングを調整するという 3 つの重要な洞察に基づいています。実験結果は、我々の方法の有効性と複雑な異種分散量子システムを扱う能力を示しています。我々の評価は、ベースラインと比較して、我々の方法が最大で目標値を 88.40% 削減することを示しています。
英文摘要#
Efficiently mapping quantum programs onto Distributed quantum computing (DQC) are challenging, particularly when considering the heterogeneous quantum processing units (QPUs) with different structures. In this paper, we present a comprehensive compilation framework that addresses these challenges with three key insights: exploiting structural patterns within quantum circuits, using clustering for initial qubit placement, and adjusting qubit mapping with annealing algorithms. Experimental results demonstrate the effectiveness of our methods and the capability to handle complex heterogeneous distributed quantum systems. Our evaluation shows that our method reduces the objective value at most 88.40% compared to the baseline.
文章ページ#
クラスタリングとアニーリングによる分散量子計算の最適化コンパイル
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