Evaluierung von Mutationstechniken in der auf genetischen Algorithmen basierenden Quantum circuit Synthese

Evaluierung von Mutationstechniken in der auf genetischen Algorithmen basierenden Quantum-circuit Synthese

Abstract:

Die Optimierung von quantum circuits ist entscheidend für den Fortschritt des quantum computing, insbesondere für momentane Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-Geräte. Diese Geräte stehen vor erheblichen Herausforderungen aufgrund der begrenzten Anzahl an Qubits und hoher Fehlerraten, was eine effiziente quantum circuit synthesis unerlässlich macht. Genetische Algorithmen (GAs) haben sich als viel- versprechende Lösung zur Optimierung von quantum circuits etabliert, indem sie eine Aufgabe automatisieren, die sonst manuell und ineffizient gelöst wird.
Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen verschiedener Mutationsstrategien innerhalb eines GA-Frameworks zur Synthese von quantum circuits. Mutationen wirken sich auf der fundamentalsten Ebene eines circuits aus und können die Gesamtleistung erheb- lich beeinflussen. Die Erfassung von Daten darüber, wie diese Mutationen die circuits transformieren und welche Strategien am effizientesten sind, ist ein wichtiger Schritt für die Entwicklung eines robusten GA-Optimierers.
Die in dieser Forschung durchgeführten Experimente verwendeten eine Fitnessfunktion, die hauptsächlich auf der fidelity basiert, wobei auch die circuit depth und die Anzahl der T-Operationen berücksichtigt wurden. Die Experimente konzentrierten sich auf die Optimierung von circuits mit vier bis sechs qubits und umfassten umfangreiche Tests von Hyperparametern, um optimale Lösungen für praktisches quantum computing zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination von delete- und swap-Strategien ohne die Verwendung von change- oder add-Strategien unter den gegebenen Einschränkungen die beste Leistung erbrachte.

Autor/in:

Tom Bintener

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht Dezember 2024 | Copyright © QAR-Lab
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