Classiq 為中性原子處理器開發了硬體感知的CZ-深度最佳化技術，降低了執行量子閘所需的雷射脈衝數量。通過交換感知排程，在結構化工作負載中實現約11%的平均改進，某些情況下可達50%。

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研究人員通過將一維伊辛模型優化應用於量子電路編譯，實現了26-58%的T門縮減。對於類似UCCSD等結構化演算法，該方法實現了58%的節省，顯著降低了容錯量子計算的開銷。

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研究人員實現了改進的無逆量子門編譯，指數約為2.138（泡利門）和約2.988（通用門），超越了資訊論界限，推進了最優多對數編譯。

#量子算法 #量子編譯 #研究

新穎的編譯管道將CSS狀態製備的邏輯錯誤率降低33.7%，同時可擴展到距離-15的碼。多項式時間算法使用ZX-微積分和故障等價重寫來實現可證明的容錯電路，無需昂貴的驗證。

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EPR配對消耗——分散式量子編譯中的標準優化指標——不能可靠地預測執行時間。相等的EPR成本會產生差異很大的運行時間；可靠性取決於電路結構和通信架構。

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建立量子編譯中經典記憶與魔法態之間的基本權衡關係：每位延遲記憶的成本≥2個承諾的T-門，在所提等分布猜想下，有證據支持速率為3。

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新的平方和因式分解方法將矩陣模型電路成本降低3.8–11.9倍（T閘）和表面碼時空的25.5倍。可在NISQ和容錯量子計算機上運行，並具有已驗證的電路和已證明的下界。

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重大突破：具有G個任意門的量子電路現在可以編譯至離散門集合，僅需O(G)的恆定開銷，相較於O(G log G)大幅降低。自適應電路可達到反多項式誤差，無乘法縮放懲罰。

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量子編譯器必須在提前提交電路輸出或在記憶體中保留相位結構之間做出選擇。本文形式化了信息論權衡：語義優先編譯需要 Ω(m log(1/ε)) 位，而物化優先編譯的成本為...

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QaiJi IR 引入了一個具有五軸語義契約的八層中間表示，用於混合量子-經典編譯，實現了在電路、脈衝和設備抽象級別上保留程序語義。

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對240多個優化通過組合的系統性評估揭示了通過排序對電路品質的重大影響。研究識別了12個影響電路深度和門數的成對依賴關係，並提出了改進量子編譯的推薦排序策略。

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用於NISQ系統的統一機器學習調度器，集成量子設備選擇和編譯器通道排序。利用強化學習與雙退火探索啟動聯合優化保真度、延遲和編譯時間，解決固有的NP困難設計空間...

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BOPS是一個利用薛定諤橋接的生成模型，在閘門計數上優化量子迴路達2.46倍，在深度上達2.45倍，優於九個基準優化器，同時保證等效性驗證。

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慕尼黑工業大學的研究人員證明，在量子編譯期間保持邏輯程式結構（迴圈、條件語句）能大幅降低複雜性，實現可擴展的編譯，從而解決了未來量子演算法的關鍵瓶頸。

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FlowRouter 通過在單個 3D 嵌入內聯合優化 Clifford 路由和魔法態製備，實現了 2.3 倍的時空體積縮減，用於容錯量子編譯，推進實用量子糾錯。

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FT-Weave通過實時編譯協調資源準備、路由和執行，實現高效的容錯量子計算。在中性原子平台上演示，通過動態適應隨機結果和硬件...

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在量子程序中保留控制流結構可防止指數級編譯開銷——即使問題規模增長，也能實現恆定的編譯時間，而展開式電路則需要數十億次操作。

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首個優化光子量子電路以應對硬體缺陷的編譯器在重合率方面實現了高達33.2%的改進，通過智能放置計算並考慮現實的傳輸損耗。

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NVIDIA 推出了一個統一編譯器框架，能夠無縫重新定向量子程式，適用於多種糾錯碼和物理架構，同時在每個編譯階段保留語義、檢測器模型和資源估計。

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開源的分散式量子編譯框架，支持硬體軟體協同設計。研究表明編譯策略的效能會因電路和網路拓撲而有顯著差異，因此需要採用自適應方法而非通用演算法。

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