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量子信息学交叉学科系列讲座——一种基于蒙特卡洛树搜索的量子电路转化算法

发布时间:2020-11-30 浏览:

报告人:冯元

时间:2020年12月1日 16:00

地点:腾讯会议(会议号:424198296)

主办单位:计算机科学学院 计算智能与量子信息学研究团队

冯元,澳大利亚悉尼科技大学工程与信息技术学院和量子软件与信息中心教授。分别于1999年和2004年毕业于清华大学应用数学系和计算机系,获理学学士和工学博士学位。2004年8月进入清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室工作,2007年12月晋升为副研究员。2009年1月起任悉尼科技大学量子计算与智能系统研究中心高级讲师,2015年1月晋升为教授。主要从事理论计算机科学、量子程序理论、量子信息处理等方面的研究,已在信息、计算机科学和量子计算领域发表学术论文70余篇,获2006年度全国百篇优秀博士论文奖和2010年澳大利亚研究理事会Future Fellow。

报告摘要:在带噪中规模量子(NISQ)时代,所有量子电路都必须转换为功能上等效但满足量子处理单元连接性约束的电路才能够正确运行。现有电路转换算法受限于搜索空间爆炸,通常搜索深度都很小,只能通过启发式算法获得局部最优解。我们提出了一种蒙特卡洛树搜索框架来提高搜索的深度,并在设计评分机制时同时考虑短期和长期奖励。该搜索算法的复杂度在所有相关参数上都是多项式的。对大量实际电路的实验结果表明,与IBM Q20上最先进的算法相比,该算法平均可将输出电路的规模降低至少30%。