基于机器学习的量子比特最优映射加速方法(MLQM)研究

针对量子电路映射中求解器(SMT)方法搜索效率低下的问题，研究人员提出机器学习加速最优量子比特映射方法(MLQM)。通过全局搜索空间剪枝、数据增强和局部搜索优化，实现了1.79倍的平均求解加速比和22%的空间复杂度优势，为NISQ时代量子编译提供了高效解决方案。

　　

量子计算正迎来NISQ（含噪声中等规模量子）时代的突破性发展，其中超导量子电路因其可设计性和可扩展性成为主流技术路线。然而，将逻辑量子电路适配到具有特定拓扑结构的硬件上时，量子比特映射(Qubit Mapping)过程面临严峻挑战——需要在电路深度、交换门(SWAP)数量等关键指标上寻找最优解。传统基于求解器(SMT)的方法虽然能获得优质解，但冗余的搜索迭代导致求解速度缓慢；启发式方法虽快却牺牲了解的最优性。这种"效率-精度"的权衡严重制约了实用化进程，特别是在IBM QX、谷歌Sycamore等含噪声硬件上运行时，映射质量直接影响算法成功率。

电子科技大学的研究团队在《Future Generation Computer Systems》发表的研究中，创新性地提出机器学习加速最优量子比特映射方法(MLQM)。该方法通过三个关键技术突破：基于先验知识的全局搜索空间剪枝、利用门分配和比特重排的数据增强方案、以及求解器变量的自适应动态调整机制，将传统求解器的盲目搜索转化为定向优化。实验表明，MLQM在保持映射最优性的同时，相比当前最先进的OLSQ2方法实现1.79倍加速，内存占用降低22%，为解决量子编译的核心瓶颈提供了新范式。

关键技术方法包括：1) 构建量子电路特征数据集，采用SMOTE过采样和Tomek欠采样进行数据精修；2) 设计包含随机森林和XGBoost的混合预测模型，预判最优电路深度和SWAP门数量；3) 在Z3求解器中实施Sequential counter编码，动态调整时间步变量约束；4) 在IBM Q20东京等5种典型硬件拓扑上，使用QASM格式的132个基准电路验证性能。

研究结果
背景
系统分析了现有量子比特映射方法的局限性：启发式方法（如SABRE）缺乏最优性保证，而求解器方法（如TB-OLSQ）存在时间空间复杂度爆炸问题。特别指出OLSQ2方法中90%的全局搜索迭代属于无效计算。

方法
提出三级优化框架：全局层面通过机器学习预测缩小搜索范围，将传统[L_min, L_max]的线性搜索改进为[L_pred-Δ, L_pred+Δ]的聚焦搜索；局部层面建立SU(4)门吸收规则和动态时间步约束，减少约37%的变量数量；数据层面开发门替换和比特置换技术，将训练样本量提升4.8倍。

实验设置
在Intel Xeon 6248R服务器上，采用Z3 4.13.0求解器对比测试。选用Grover、QAOA等典型算法的编译中间表示(QASM)作为输入，评估指标包含求解时间、内存峰值和SWAP门最优性gap。

讨论
MLQM的创新性体现在：首次将机器学习预测与约束求解深度融合，突破传统方法必须遍历全部L值的限制。数据增强方案成功解决了量子电路样本稀缺性问题，其中比特重排技术使SWAP门数量预测准确率提升19%。自适应约束机制可动态调整时间步变量上界，相比固定约束策略节省31%验证时间。

结论与意义
该研究证实机器学习能有效提升量子编译流程的效率边界。MLQM通过全局-局部协同优化，在保持求解器严格最优性的前提下突破计算瓶颈，其1.79倍的加速比使得超导量子处理器上的实时编译成为可能。特别值得注意的是，该方法建立的动态约束范式可推广至量子纠错码编译等场景，为容错量子计算时代的工具链发展奠定基础。研究获得国家自然科学基金(62472072, 62172075)和新疆自然科学基金(2023D01A63)支持。