Minimierung der Teleportation und Verbesserung der Messqualität im verteilten Quantencomputing unter Verwendung eines evolutionären Multi-Objective Algorithmus

Minimierung der Teleportation und Verbesserung der Messqualität im verteilten Quantencomputing unter Verwendung eines evolutionären Multi-Objective Algorithmus

Abstract:

Quanten Computing gilt als eine vielversprechende Technologie, um Aufgaben zu lösen, die selbst für das klassische Computing nicht zu bewältigen sind. Allerdings stoßen einzelne Quantencomputer aufgrund verschiedener Herausforderungen an ihre Grenzen, wodurch sie nur eine begrenzte Anzahl an frei verfügbaren Qubits bereitstellen können. Diese Einschränkung kann durch die Realisierung des DQC überwunden werden, einem Konzept, das durch die Vernetzung mehrerer Quantencomputer über ein Quantennetzwerk die Anzahl der verfügbaren Qubits erheblich steigert. Innerhalb eines solchen Systems werden die Qubits von einem Quantencomputer zu einem anderen mithilfe der Quanten Teleportation übertragen, einem ressourcenintensiven, aber unverzichtbaren Protokoll für die Kommunikation im DQC. Eine Minimierung der Anzahl der Teleportationen ist daher von essenzieller Bedeutung, birgt jedoch bei einfachen Ansätzen, wie der Minimierung globaler Gates, die auf Teleportation basieren, das Risiko, die Funktionalität eines Circuits zu beeinträchtigen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird in dieser Arbeit ein multiobjektiver evolutionärer Algorithmus (EA) vorgestellt, dessen Mechanismen wie Crossover, Mutation und Selektion dazu dienen, die Anzahl der Quanten Teleportationen zu minimieren und gleichzeitig die Fidelity, die ein Maß für die Ähnlichkeit ist, aufrechtzuerhalten. Der EA wurde an einer Reihe von QFT Benchmark Circuits sowie in weiteren Experimenten mit Random Circuits getestet, um seine Effektivität bei der Lösung der vorliegenden Problemstellung zu untersuchen. Die Ergebnisse demonstrieren, dass der Algorithmus die Anzahl der Teleportationen signifikant reduzieren kann, während die Fidelity über dem Schwellenwert von 0.9 gehalten wird. Im Vergleich zum Kernighan-Lin-Algorithmus, der nur lokale Optima liefert, erzielt dieser Ansatz in allen Aspekten bessere Resultate.

Autor/in:

Abasin Omerzai

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht Januar 2025 | Copyright © QAR-Lab
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