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摘要
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近期量子计算机预计将在每个操作都有噪声且无错误纠正的环境下运行。因此，需要应用量子电路优化器来最小化噪声操作的数量。目前，物理学家们不断尝试新型设备和架构。对于每一个新的物理基板以及量子计算机的每一次修改，我们都需要修改或重写优化器的主要部分才能进行成功的实验。在本文中，我们提出了QUESO，一种针对给定量子设备自动合成量子电路优化器的有效方法。例如，在1.2分钟内，QUESO可以合成一个具有高概率正确性保证的优化器，该优化器在多样化基准测试套件的多数（85%）电路中显著优于领先的编译器，如IBM的Qiskit和TKET。
QUESO背后有若干理论性和算法性的见解：(1) 一种用于表示重写规则及其语义的代数方法。这有助于推理现有技术范围之外的复杂symbolic重写规则。(2) 一种快速方法，通过将问题简化为polynomial identity testing的一种特殊形式，来概率性地验证量子电路的等价性。(3) 一种新颖的概率性数据结构，称为polynomial identity filter（PIF），用于高效地合成重写规则。(4) 一种基于束搜索的算法，能够高效地将合成的符号重写规则应用于量子电路的优化。
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