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摘要 - 在实现量子误差校正（QEC）之后，Quantum计算机专注于嘈杂的中间尺度量子（NISQ）应用。与需要QEC的众所周知的量子算法（例如Shor's或Grover的算法）相比，NISQ应用具有不同的结构和属性，可以利用编译。编译的关键步骤是将程序中的Qubits映射到给定量子计算机上的物理Qubit，这已被证明是一个难题。在本文中，我们提出了OLSQ-GA，这是一种最佳的量子映射器，具有同时交换闸门吸收期间的关键特征，我们表明这是NISQ应用程序非常有效的优化技术。与其他最先进的方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一个重要的NISQ应用，OLSQ-GA可将深度降低高达50.0％，将深度降低100％，这转化为55.9％的法律改善。OLSQ-GA的溶液最优性是通过精确的SMT公式实现的。为了获得更好的可伸缩性，我们以初始映射或交替匹配的形式增强了方法，从而使OLSQ-GA加快了272倍的速度，而没有最佳损失。
使用同时吸收栅极吸收的最佳量子映射
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