量子可逆逻辑电路综合的快速算法研究

可逆逻辑有许多应用,尤其在量子计算领域,量子可逆逻辑电路是构建量子计算机的基本单元,量子可逆逻辑电路综合就是根据电路功能,以较小的量子代价自动构造量子可逆逻辑电路.文中结合可逆逻辑电路综合的多种算法,提出了一种新颖高效的算法,自动构造正极性Reed-Muller展开式(RM),在生成量子可逆逻辑电路的解空间树上,采用总体层次遍历,局部深度搜索,借鉴模板优化技术,构造限界函数快速剪去无解或非最优解的分枝,优先探测RM中的因子,以极高的效率生成最优电路.以国际公认的3变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过同类算法.     

基于Hash表的量子可逆逻辑电路综合的快速算法

量子可逆逻辑电路是构建量子计算机的基本单元,通过量子门的级联与组合构成量子计算机,量子可逆逻辑电路的综合就是根据电路功能,以较小的量子代价自动构造量子可逆逻辑电路.结合可逆逻辑电路综合的多种算法,提出了一种新颖高效的量子电路综合算法,巧妙构造最小完备的Hash函数,可使用多种量子门,采用任意量子代价标准,以极高的效率生成最优的量子可逆逻辑电路.为实现量子电路综合的自动化,首次提出了利用量子线的置换自动构造各种量子门库的通用算法.采用国际同行认可的3变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过其他算法.实验结果表明,该算法按最小长度、最小代价标准综合电路的平均速度分别是目前最好结果的49.15倍、365.13倍.     

基于位运算的量子可逆逻辑电路快速综合算法

量子可逆逻辑电路是构建量子计算机的基本单元.本文结合可逆逻辑电路综合的多种算法,根据可逆逻辑电路综合的本质是置换问题,巧妙应用位运算构造高效完备的Hash函数,提出了基于Hash表的新颖高效的量子可逆逻辑电路综合算法,可使用多种量子门,以极高的效率生成最优的量子可逆逻辑电路,从理论上实现制造量子电路的成本最低.按照国际同行认可的3变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过其它算法.实验结果表明,该算法按最小长度标准综合电路的平均速度是目前最好结果的69.8倍.     

类选择排序的可逆逻辑综合算法

可逆逻辑综合是指对给定的可逆函数自动构造对应的可逆逻辑电路.由于搜索空间随电路规模增长成指数增长,现有的可逆逻辑综合算法虽然能够得到近似最优的解,但是都存在计算时间过长的问题.文中提出了一种类似选择排序的可逆逻辑综合算法,其实质为基于变换规则的合成法.它采用一个无向无权图表示所有可以进行变换的路径,在综合的过程中,采用选择排序思想每次从小到大的选择需要交换的输出项,然后从路径选择图中找到最优的路径进行变换,最终使得函数的输出序列有序即完成综合.此外,文中还对得到的量子电路进行了优化.实验表明,相比其它综合算法,该算法不仅总能获得最优解或近似最优解,而且效率高、易于实现.     

量子可逆逻辑电路自动合成的方法研究

研究量子可逆逻辑电路优化设计问题,提出一种量子可逆逻辑电路自动合成的方法.可使用“图”的结构来对量子可逆逻辑电路进行编码,并且专门设计了几种变异操作算子来直接修改“图”的结构,并实现了利用“图”编码的克隆选择,最终完成了量子可逆逻辑电路的自动合成.实验结果表明所提出的量子可逆逻辑电路自动合成的方法是可行的,具有较高的合成效率,能够以较快的收敛速度获取所需合成的量子可逆逻辑电路的的最优解.     

基于规则的可逆Toffoli电路优化算法

可逆电路的优化是可逆逻辑综合的关键问题之一.为了解决可逆Toffoli电路优化问题中算法复杂度高和电路规模可扩充性差的问题,分析归纳了相邻Toffoli门的关系,提出并证明了可逆Toffoli电路中子序列的移动和化简规则,并基于这些规则给出了可逆Toffoli电路的优化算法.根据移动规则对可逆电路进行正向和反向扫描,寻找满足化简规则的子序列进行优化,直到可逆电路不发生变化为止.该优化算法与可逆电路的输入线数无关,无需存储额外信息,适用于各种不同类型的Toffoli电路合成方法,算法复杂度为O(s3),优于通常使用的模板优化的复杂度O(n!t2s3).在具体实例和国际认可的所有3变量可逆函数上的验证结果表明,该优化算法能有效地减少可逆电路的门数和控制位数,降低可逆电路的代价.     

基于汉明距离递减变换的可逆逻辑综合算法

可逆逻辑综合是指对给定的可逆函数自动构造对应的可逆逻辑电路.现有的可逆逻辑综合算法虽然通过后期优化能够得到近似最优解,但是都存在生成的原始电路门数较多的问题,增加了后期优化工作的难度.文中提出一种基于真值表异位数计算的综合方法,根据异位数判定是否需增加逻辑非门达到减少输入和输出向量的汉明距离,从而实现边计算边简化函数,最后采用汉明距离递减变换的方法生成最终的电路.通过实验表明,相比于其他的综合算法,该算法得到的原始电路更接近于最优解或近似最优解,很大程度上减少了算法后续的优化工作量.     

混合多值可逆逻辑中广义Toffoli门仅用CNOT门的实现

混合多值量子可逆逻辑电路综合问题中,Toffoli门的合成是整个合成过程中最为关键的一步。针对混合多值5-qubits量子可逆逻辑电路综合问题,构造了PMX量子门,验证了CNOT门的合成能力,实现了对Toffoli门的合成,并设计了双向的BDS搜索算法,高效实现了量子电路的最优或者较优综合。     

基于带权有向图的可逆逻辑综合改进算法

为减少可逆逻辑综合中使用的可逆门,通过对基于带权有向图的可逆逻辑综合算法的分析,针对函数转换过程中过渡门数较多及电路优化算法简单的问题,提出了有效的等复杂度基本输出变换的概念,扩充并证明了Toffoli门序列的移动和化简规则,给出了改进的基于带权有向图的可逆逻辑综合算法。实验结果表明,该算法不仅减少了可逆电路构成时所使用的可逆门,而且对构建的可逆电路实现了有效化简,大幅度减少了门数和控制位数,降低了可逆电路代价。     

基于正反控制门的可逆逻辑综合

提出一种基于正反控制(PNC)门可逆网络的级联算法,为3位输入/输出函数设计相应的模板,给出级联网络的约简算法。实验结果表明,与Toffoli门级联成的网络相比,使用PNC门的可逆网络中门的数量较少,在降低网络代价方面具有一定优势。     

基于卡诺图的三变量可逆逻辑综合算法

提出了一种基于卡诺图的可逆逻辑综合算法,该算法可以快速地求解带垃圾位的可逆逻辑综合问题。大量特定的可逆逻辑门都不可避免地带有一定的垃圾位, 如果使用真值表、置换群等经典可逆逻辑综合算法求解这些带垃圾位的可逆逻辑门,则因无法获得全局状态而很难得到结果。根据卡诺图的特点,将可逆逻辑问题分解为多个变量分别求解,无需关心全局状态。提出的卡诺图可逆逻辑综合算法 根据在卡诺图上的邻接性将3变量可逆逻辑问题划分为5个等价类;对每个等价类分别进行计算,在常数时间内解决了带垃圾位的可逆逻辑综合问题。     

On Reversible Combinatory Logic

The λ-calculus is destructive: its main computational mechanism – beta reduction – destroys the redex and makes it thus impossible to replay the computational steps. Recently, reversible computational models have been studied mainly in the context of quantum computation, as (without measurements) quantum physics is inherently reversible. However, reversibility also changes fundamentally the semantical framework in which classical computation has to be investigated. We describe an implementation of classical combinatory logic into a reversible calculus for which we present an algebraic model based on a generalisation of the notion of group.     

基于正反控制模型的可逆逻辑综合

对一般Toffoli门进行了衍变和推广,给出了一个正反控制可逆级联模型(PNCRC),该模型拥有五种基本线型,并能正反控制目标位的输出.基于该模型给出了相应的可逆综合算法.对输入数不大于16的NCMCBench-mark函数进行测试并与已有的可逆综合方法比较,结果表明,利用该模型进行的可逆综合,垃圾信息数和可逆门数的优化效果都具有一定程度的改善.     

量子可逆逻辑综合的关键技术及其算法

最优化量子可逆逻辑的关键在于用最小的量子代价自动构造量子可逆逻辑.为了提高可逆逻辑自动生成与优化的效率,提出了类模板技术和一种快速算法.模板技术是一个有效的优化工具,类模板技术可以显著提高模板技术的匹配效率;R-M算法是可逆逻辑综合的一种较好的迭代方法,基于R-M算法的原始思想,构造了一个Hash函数,并在此基础上提出了一种可逆逻辑综合的快速算法.实验结果表明,在同等实验环境下使用类模板技术与快速算法,其优化的效果与效率远远优于已知的其他算法.     

基于多目标扩展通用Toffoli门的量子比较器设计

利用多目标扩展通用Toffoli门,提出了经典量子信息比较器的设计构造方法,并对其正确性进行了理论证明,在此基础之上,给出了量子比较器在简单搜索问题中的一个应用。与其它同类量子比较器相比,此比较器通过减少使用辅助位来节约相关量子资源;通过设置多目标扩展通用Toffoli门的控制条件,使得在比较出结果后剩余的门不再起作用,从而提高了运行效率,降低了出错率,增强了比较器的鲁棒性。