Schaltkreispartitionierung und Genetische Optimierung für Effiziente Qubit Verteilung in Verteiltem Quantum Computing

Schaltkreispartitionierung und Genetische Optimierung für Effiziente Qubit Verteilung in Verteiltem Quantum Computing

Abstract:

Quantencomputer sind in der Lage, bestimmte Rechenprobleme in einem kürzeren Zeitrahmen zu lösen als klassischen Computer. Die derzeitigen Quantencomputer sind geprägt durch „Rauschen“. Der Begriff „Rauschen“ beschreibt die Begrenzung und Ungenauigkeit von den Berechnungen auf einem Quantencomputer. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für die Entwicklung von Quantencomputern im großen Maßstab dar. Problemstellungen werden in einem Quantenschaltkreis kodiert, der Quantenbits beinhaltet. Um große Schaltkreise auszuführen, können die Qubits auf verschiedene Quantencomputer verteilt werden. Die Verteilung von Qubits auf mehrere Quantencomputer wird im Rahmen des verteilten Quantencomputings erforscht. Die Verbindung der Quantencomputer erfolgt über ein Quantennetzwerk. Ein weiterer Ansatz zur Vereinfachung von Quantenschaltungen besteht in der Partitionierung von Schaltkreisen, wodurch die Tiefe der Schaltkreise verringert und eine Parallelisierung ermöglicht wird. Allerdings kann bei einer Partitionierung des Schaltkreises eine Berücksichtigung der Eingenheiten des Netzwerks nicht gewährleistet werden. Eine Methode zur Berücksichtigung von Netzeigenschaften im Verteilungsprozess stellt der Einsatz eines evolutionären Algorithmus dar. Der Ansatz wurde bereits angewandt, um die Verteilung von Qubits in einem Quantennetzwerk zu optimieren, bislang allerdings nur in begrenztem Umfang. Das Ziel dieser Arbeit ist die Kodierung der spezifischen Netzwerkstruktur zur Berücksichtigung der spezifischen Kosten jeder Operation. Zur Evaluierung der Effizienz des Algorithmus wurden Experimente mit zwei verschiedenen Netzwerktopologien durchgeführt und die Ergebnisse mit drei Grundlagen verglichen. Die durchgeführten Untersuchungen belegen, dass der Algorithmus im Vergleich zu den alternativen Methoden auf beiden Topologien bessere Ergebnisse aufweist.

Autor/in:

Simon Schlichting

Betreuer:

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