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Binary Decision Diagrams
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LLM驱动框架优化量子电路综合
研究人员开发了QuantumEvo，一个新颖的进化框架，它利用大型语言模型（LLM）来优化二叉决策图（BDD）在量子电路综合中的变量排序。该方法旨在提高综合电路的量子成本（QCC），这是一个比单独的BDD大小更准确的指标。该框架发现的启发式算法HGA-QE修改了遗传算法中的筛选步骤，以更好地与QCC对齐，在基准函数上与现有基线相比显示出具有竞争力的胜率。
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BDD2Seq框架增强了量子计算的可逆电路合成能力
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。