Classiq는 중성 원자 프로세서를 위한 하드웨어 인식형 CZ-깊이 최적화를 개발했으며, 양자 게이트에 필요한 레이저 펄스를 감소시킵니다. 교환 가능성 인식형 스케줄링을 통해 평균 ~11% 개선을 달성하며, 구조화된 작업 부하에서는 최대 50%까지 성능을 향상시킵니다.

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연구원들은 1D 이징 모델 최적화를 양자 회로 컴파일에 적용하여 26-58%의 T-게이트 감소를 달성했습니다. UCCSD와 같은 구조화된 알고리즘의 경우, 이 접근 방식은 58%의 절감을 달성했으며, 내결함성 양자 컴퓨팅의 오버헤드를 크게 감소시켰습니다.

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연구자들은 ~2.138(파울리 게이트)과 ~2.988(일반 게이트)의 지수로 개선된 역원 제약 없는 양자 게이트 컴파일을 달성했으며, 정보 이론적 한계를 초과하고 최적 다중로그 컴파일을 발전시켰습니다.

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새로운 컴파일 파이프라인은 CSS 상태 준비를 위해 논리 오류율을 33.7% 감소시키면서 거리-15 코드로 확장된다. 다항식 시간 알고리즘은 ZX-미적분과 결함 동등 재작성을 사용하여 값비싼 검증 없이 증명 가능한 내결함성 회로를 생성한다.

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분산 양자 컴파일의 표준 최적화 지표인 EPR 쌍 소비는 실행 시간을 안정적으로 예측하지 못합니다. 동일한 EPR 비용이라도 매우 다른 런타임을 초래하며, 신뢰성은 회로 구조와 통신 아키텍처에 따라 달라집니다.

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양자 컴파일에서 고전적 메모리와 매직 상태 간의 근본적인 트레이드오프를 확립합니다: 각 지연된 메모리 비트는 최소 2개의 커밋된 T-게이트의 비용이 들며, 제안된 등분포 추측 하에서 비율 3을 지지하는 증거가 있습니다.

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새로운 합-제곱 인수분해 방법이 T 게이트에서 3.8–11.9배, 표면-코드 시공간에서 25.5배 행렬-모델 회로 비용을 감소시킵니다. NISQ 및 결함 허용형 양자 컴퓨터 모두에서 검증된 회로와 증명된 하한값으로 작동합니다.

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획기적 성과: G개의 임의 게이트를 가진 양자 회로를 이제 O(G log G)에서 O(G) 상수 오버헤드로 이산 게이트 세트에 컴파일할 수 있습니다. 적응형 회로는 곱셈 스케일링 페널티 없이 역다항식 오류를 달성합니다.

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양자 컴파일러는 회로 출력을 조기에 커밋하거나 메모리에 위상 구조를 유지하는 것 사이에서 선택해야 합니다. 본 논문은 정보 이론적 트레이드오프를 형식화합니다: 의미론-우선 컴파일은 Ω(m log(1/ε)) 비트가 필요하고, 물질화-우선 컴파일은 여러 배수의 비용이 발생합니다...

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QaiJi IR은 하이브리드 양자-고전 컴파일을 위한 5축 의미론적 계약을 포함한 8계층 중간 표현을 제시하며, 회로, 펄스, 및 장치 추상화 레벨 전반에서 프로그램 의미론의 보존을 가능하게 합니다.

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240개 이상의 최적화 패스 조합에 대한 체계적인 평가 결과, 패스 순서가 회로 품질에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 연구에서는 회로 깊이 및 게이트 수에 영향을 미치는 12개의 쌍별 종속성을 파악했으며, 양자 컴파일을 개선하기 위한 권장 순서 지정 전략을 제시합니다.

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양자 장치 선택 및 컴파일러 패스 순서 지정을 통합하는 NISQ 시스템용 통합 ML 기반 스케줄러입니다. 이중 어닐링 탐색 프라이밍을 활용한 강화 학습을 사용하여 충실도, 지연시간 및 컴파일 시간을 공동으로 최적화하며, NP-난해한 설계 공간의 본질적 문제를 해결합니다...

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BOPS는 슈뢰딩거 브릿지를 사용하는 생성 모델로, 양자 회로를 게이트 수에서 2.46×, 깊이에서 2.45× 최적화하며, 9개의 기본 최적화기를 능가하면서 동등성 검증을 보장합니다.

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뮌헨 공대(TU Munich) 연구진은 양자 컴파일 중에 논리적 프로그램 구조(루프, 조건문)를 보존하면 복잡성을 대폭 줄이고 확장 가능한 컴파일을 가능하게 하여 미래 양자 알고리즘의 중요한 병목을 해결할 수 있음을 입증했습니다.

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FlowRouter는 단일 3D 임베딩 내에서 클리포드 라우팅과 매직 상태 배양을 공동으로 최적화하여 내결함성 양자 컴파일의 시공간 부피를 2.3배 감소시키고, 실용적인 양자 오류 정정을 촉진합니다.

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FT-Weave는 자원 준비, 라우팅 및 실행을 조율하는 실시간 컴파일을 통해 효율적인 오류 허용 양자 컴퓨팅을 가능하게 합니다. 중성 원자 플랫폼에서 입증되었으며, 확률적 결과 및 하드웨어에 동적으로 적응하여 최대 3배 속도 향상을 달성...

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양자 프로그램에서 제어 흐름 구조를 보존하면 지수적 컴파일 오버헤드를 방지하여 문제 규모가 증가해도 일정한 컴파일 시간을 유지합니다. 이는 수십억 개의 연산이 필요한 전개 회로와는 달리합니다.

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광자 양자 회로를 하드웨어 불완전성에 대해 최적화하는 최초의 컴파일러로, 계산을 지능적으로 배치하고 현실적 전송 손실을 고려하여 일치율에서 최대 33.2%의 성능 향상을 달성했습니다.

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NVIDIA는 의미론, 검출기 모델 및 리소스 추정치를 모든 컴파일 단계에서 보존하면서 다양한 오류 정정 코드 및 물리 아키텍처에 걸쳐 양자 프로그램의 원활한 재타게팅을 가능하게 하는 통합 컴파일러 프레임워크를 제시합니다.

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하드웨어-소프트웨어 공동 설계를 가능하게 하는 오픈소스 분산 양자 컴파일 프레임워크입니다. 컴파일 전략의 성능이 회로와 네트워크 위상에 따라 크게 달라지므로 보편적 알고리즘보다 적응형 접근 방식이 필요함을 보여줍니다.

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