HOPPS：基于块级优化的硬件感知最优相位多项式合成算法用于量子电路
量子物理
2025-11-25 v1
摘要
由 {CNOT, Rz} 组成的块在现代量子应用中广泛存在，尤其是诸如 QAOA ansatz 和量子加法器等电路。编译后，这些块常表现出较大的 CNOT 计数或深度，从而降低保真度。因此，我们引入 HOPPS：一个基于 SAT 的硬件感知最优相位多项式合成算法，能够生成 CNOT 计数或深度最优的 {CNOT, Rz} 块。当 {CNOT, Rz} 块规模较大时（如在 QAOA ansatz 中），HOPPS 对最优性的追求会限制其可扩展性。为解决此问题，我们引入迭代块级优化策略：将大型电路划分为更小的块，每个块进行最优优化，并重复进行多次迭代。实验结果表明，HOPPS 在与现有近最优合成工具进行比较时更高效。作为一种窥探式优化器，HOPPS 在 OLSQ 下将 CNOT 计数降低最高可达 50.0%，CNOT 深度降低最高可达 57.1%。对于大型 QAOA 电路，经过 Qiskit 映射后，通过我们的迭代块级优化，电路的 CNOT 计数和深度分别可降低最高可达 44.4% 和 42.4%。
引用
@article{arxiv.2511.18770,
title = {HOPPS: Hardware-Aware Optimal Phase Polynomial Synthesis with Blockwise Optimization for Quantum Circuits},
author = {Xinpeng Li and Ji Liu and Shuai Xu and Paul Hovland and Vipin Chaudhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18770},
year = {2025}
}