基于MCT可逆线路的量子线路近邻化排布

为了实现量子线路线性最近邻(LNN)排布,给出了可逆MCT门的最近邻Toffoli门级联方法.为了解决线路近邻化中额外插入的SWAP门增加量子代价的问题,引入NNTS门减少插入的SWAP门数,并给出了MCT门基于NNTS门的最近邻线路排布.提出了量子线路近邻化排布算法,将多控制MCT门通过交换线路的顺序得到其最近邻线路排布,然后将每个NNTS门替换为其最优的LNN量子线路实现,得到该MCT线路的LNN量子线路,该方法可以减少量子线路的长度和量子代价.通过Benchmark例题测试,并与现有的线路近邻化结果进行比较,所需插入的SWAP门数平均减少42.83%,量子代价平均改善率达14.80%.

一种量子线路二维近邻实现方法

为了解决一些量子技术中二维量子线路量子位最近邻约束问题,提出了一种基于优先级的最近邻交互代价度量模型,并基于和谐搜索(HS)算法得到了量子位在二维体系结构中的最优布局,通过给出的局部排序方法来执行交换门的插入,最终使得量子线路在二维体系结构下实现最近邻交互。通过实验对所提出算法进行了验证,并与最新相关结果进行了比较。实验结果表明该方法与文献报道的二维网格体系结构中的交换门数相比,平均降低了14.42%。

预优化的量子线路综合算法

为解决量子线路在映射过程中线路量子代价的优化问题,提出了一种预优化的量子线路综合算法。该算法在前瞻近邻化方法的基础上,预先使用简化规则对线路进行化简,减少前瞻时需处理的量子门数,之后使用N门前瞻算法对线路进行近邻化操作。该方法可以有效减少近邻过程中需插入的SWAP门数,降低线路的量子代价。选取Benchmark的较有代表性的例题进行实验,文中选择影响力较大的文献进行对比,结果表明,在16例Benchmark例题中,正优化为11例,最大优化率为50%,平均优化率为10.1%。