English(EN) BDD2Seq: Enabling Scalable Reversible-Circuit Synthesis via Graph-to-Sequence Learning

BDD2Seq框架增强了量子计算的可逆电路合成能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-10 04:00

研究人员开发了BDD2Seq，一个新颖的图到序列框架，旨在改进量子计算的可逆电路合成。该方法利用图神经网络编码器和指针网络解码器来预测二叉决策图（BDDs）的最佳变量排序，这对于最小化量子成本等资源消耗至关重要。BDD2Seq通过学习先前被忽视的结构依赖性，解决了传统启发式方法在处理复杂电路方面的局限性。实验表明，与现有方法相比，BDD2Seq显著降低了量子成本并加快了合成速度。 AI

影响通过利用基于图的人工智能模型，提高了量子电路设计的效率和可扩展性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mingkai Miao, Jianheng Tang, Guangyu Hu, Hongce Zhang · 2026-08-10 04:00

BDD2Seq：通过图到序列学习实现可扩展可逆电路合成

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