[论文解读] Quantum compilation and circuit optimisation via energy dissipation

Tyson Jones, Simon C. Benjamin|arXiv (Cornell University)|Nov 7, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 27被引用 27

一句话总结

本文提出一种量子编译方法，通过基于虚时变分原理的能量最小化，将量子线路重新编译为特定目标模板，实现两量子比特门数量减少和门族简化。即使在浅模板情况下也能实现近似重新编译，并通过自适应时间步长技术实现20量子比特规模的扩展。

ABSTRACT

We describe a method for automatically recompiling a quantum circuit A into a target circuit B, with the goal that both circuits have the same action on a specific input i.e. A|in> = B|in>. This is of particular relevance to hybrid, NISQ-era algorithms for dynamical simulation or eigensolving. The user initially specifies B as a blank template: a layout of parameterised unitary gates configured to the identity. The compilation then proceeds using quantum hardware to perform an isomorphic energy-minimisation task, and optionally a gate elimination phase to compress the circuit. We use a recently introduced imaginary-time technique derived from McLachlan's variational principle. If the template for B is too shallow for perfect recompilation then the method will result in an approximate solution. As a demonstration we successfully recompile a 7-qubit circuit involving 186 gates of multiple types into an alternative form with a different topology, a far lower two-qubit gate count, and a smaller family of gate types. We test the scaling of our algorithm on up to 20 qubits, recompiling into circuits with up to 400 parameterized gates, and incorporate a novel adaptive timestep technique. We note that a classical simulation of the process can be useful to optimise circuits for today's prototypes, and more generally the method may enable `blind' compilation i.e. harnessing a device whose response to control parameters is deterministic but unknown.

研究动机与目标

• 在保持特定输入态上酉作用的前提下，实现量子线路自动重新编译为目标模板。
• 解决为NISQ时代混合算法（如动力学模拟和本征值求解）优化量子线路的挑战。
• 开发一种即使目标模板过于浅显而无法实现完美重新编译时，仍能生成近似但有用解的方法。
• 通过门消除和拓扑重配置，减少线路深度和两量子比特门数量。
• 通过利用硬件响应而非依赖对设备内部动力学的完整了解，支持“盲编译”。

提出的方法

• 该方法使用一种新近发展的虚时技术，源自McLachlan变分原理，在量子硬件上执行能量最小化。
• 目标线路被指定为参数化酉门组成的空白模板，初始值为单位矩阵，作为重新编译的目标。
• 编译过程将线路重新编译任务映射为在量子设备上等价的能量最小化问题。
• 引入自适应时间步长技术，以提升优化过程中的收敛性和可扩展性。
• 在优化后引入门消除阶段，通过移除冗余或可忽略的门，进一步压缩线路。
• 使用经典模拟作为当前原型设备的预优化工具。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在保持特定输入态上作用的前提下，自动将量子线路重新编译为不同拓扑结构？
• RQ2 虚时变分方法在最小化能量以实现门数减少的线路重新编译方面效果如何？
• RQ3 当目标模板过于浅显而无法实现完美重新编译时，线路优化能达到何种程度？
• RQ4 自适应时间步长技术如何提升该编译过程在更大线路中的可扩展性和收敛性？
• RQ5 该方法能否通过仅利用确定性硬件响应而无需了解底层动力学，实现‘盲编译’？

主要发现

• 该方法成功地将一个含186个多种类型门的7量子比特线路，重新编译为具有不同拓扑结构且两量子比特门数量显著减少的替代形式。
• 优化后的线路使用了更小的门族，增强了与当前NISQ硬件约束的兼容性。
• 该算法在20量子比特以内的线路和最多400个参数化门的规模下表现出有效扩展性，证明了其实际可行性。
• 自适应时间步长技术改善了能量最小化过程中的收敛性和稳定性。
• 当目标模板过于浅显而无法实现精确重新编译时，该方法仍能生成高保真度的近似解。
• 对过程的经典模拟在优化当前量子原型设备线路方面被证明具有实用价值。