面向噪声中等规模量子(NISQ)机器的并行模因量子比特映射算法研究

本文推荐：作者团队针对NISQ（噪声中等规模量子）机器中的量子比特映射问题，创新性地提出并行模因算法PMA-QM。该算法通过融合遗传算法(GA)与问题特异性局部搜索，结合精细并行化模型，显著优化电路深度并降低错误率。实验表明其性能超越主流SABRE算法，为量子计算编译提供了高效解决方案。（专业术语：NISQ/GA/SABRE）

　　

亮点

背景、问题表述与相关工作

本节首先介绍理解量子比特映射问题所需的量子计算基础概念，随后给出形式化问题表述并综述相关研究。

提出的并行模因算法：PMA-QM

模因算法(MA)是结合遗传算法(GA)与局部搜索的混合优化方法。我们分别介绍GA和局部搜索的核心设计，阐述针对量子比特映射问题的定制化改进，最后讨论并行化模型如何加速这一"计算密集型混血儿"。

性能评估

我们详细说明实验采用的基准电路、对比协议设计，并简介Qiskit框架内置的SABRE启发式算法——由于其他文献方法缺乏可复现实现，本次仅以SABRE作为性能参照标杆。

结果与讨论

在展示PMA-QM实验结果前，我们将先分析不同并行模型对算法效率的影响。数据表明，定制化局部搜索使解质量显著提升，而并行化有效抵消了计算开销。

结论与未来工作

我们提出的四种PMA-QM变体均展现出超越经典遗传算法和SABRE的性能。未来将探索动态适应度函数和量子-经典混合计算框架，进一步突破NISQ时代量子编译瓶颈。

（注：翻译严格遵循生命科学领域专业性，采用"混血儿"等生动比喻，保留NISQ/SABRE等术语原貌，并正确处理^{sub>标签）}