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摘要 — 量子计算的当前阶段处于噪声中型量子 (NISQ) 时代。在 NISQ 设备上，双量子比特门（例如 CNOT）比单量子比特门噪声大得多，因此必须尽量减少它们的数量。量子电路合成是将任意幺正分解为一系列量子门的过程，可以用作优化工具来生成更短的电路以提高整体电路保真度。然而，合成的解决时间随着量子比特数量的增加而呈指数增长。因此，对于大规模量子比特电路来说，合成是难以实现的。在本文中，我们提出了一个分层的逐块优化框架 QGo，用于量子电路优化。我们的方法允许指数成本优化扩展到大型电路。QGo 结合使用分区和合成：1) 将电路划分为一系列独立的电路块； 2) 使用量子合成重新生成和优化每个块；3) 通过将所有块拼接在一起重新组成最终电路。我们进行分析并展示三种不同情况下的保真度改进：真实设备上的小尺寸电路、噪声模拟中的中尺寸电路和分析模型上的大尺寸电路。我们的技术可以在现有优化之后应用，以实现更高的电路保真度。使用一组 NISQ 基准，我们表明，与 t | ket ⟩ 等工业编译器优化相比，QGo 可以将 CNOT 门的数量平均减少 29.9%，最多可减少 50%。在 IBM Athens 系统上执行时，较短的深度可带来更高的电路保真度。我们还展示了 QGo 技术的可扩展性，以优化 60 多个量子比特的电路。我们的技术首次成功展示在大型电路的编译工具链中采用和扩展合成。总体而言，我们的方法非常稳健，可以直接纳入生产编译器工具链，以进一步提高电路保真度。索引术语——量子计算、优化、综合、量子编译器
通过分层合成重新优化量子电路
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