近日，北京航空航天大学软件学院关键基础软件所罗川老师团队的研究成果《Towards Effective Local Search for Qubit Mapping》被计算机领域顶级学术期刊IEEE Transactions on Computers正式接收。该期刊创刊于1952年，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，具有70余年的悠久历史，代表着计算机科学研究的国际前沿水平。
该论文提出了一种名为EffectiveQM的新型量子电路映射方法，基于研究团队自主研发的约束求解优化技术。实验结果表明，相较于现有量子电路映射算法及工业级量子编译器（如IBM公司研发的Qiskit），EffectiveQM在多种典型量子电路和不同量子设备上均展现出显著优势：在量子映射效率方面，较IBM Qiskit提升了64.5%。这一突破性进展有望进一步推动量子计算的实际应用，为相关领域的发展提供重要技术支撑。本研究团队提出的EffectiveQM已引起学术界的高度关注，罗川老师受邀将在中国计算机学会主办的CCF量子线路设计自动化研讨会上作特邀报告，系统介绍这一创新研究成果。
量子计算利用量子力学特性（如叠加态和纠缠态），有望解决经典计算机难以处理的复杂问题。在量子计算中，量子电路是描述算法的核心模型，但由于当前量子硬件的物理限制，量子电路必须经过专门的编译优化才能在实际设备上运行。其中，量子电路映射（Qubit Mapping）是编译过程的关键环节，直接影响最终电路的性能和可靠性。高效的量子电路映射算法能大幅减少编译过程中额外添加的辅助量子门数量，从而降低量子电路的规模、错误率及运行成本。然而，寻找最优映射方案已被证明是一个NP-hard难题，这意味着其计算复杂度极高，难以高效求解。目前，业界广泛采用的量子编译工具（如IBM公司研发的Qiskit）虽具备较强的映射能力，但最新研究表明，它们生成的电路与理论最优解仍存在显著差距。这一挑战促使学术界和工业界持续探索更先进的映射优化方法，以推动量子计算从实验室走向实际应用。图1展示了IBM Belem量子计算机架构以及编译后满足Belem架构限制的量子电路。
图 1 ： IBM Belem量子计算机架构（左）与编译后满足Belem架构限制的量子电路（右）
研究团队提出的EffectiveQM量子映射算法创新性地构建了一个双模式局部搜索框架。传统局部搜索方法存在一个根本性缺陷：容易陷入局部最优解，这种局限性会严重制约算法对更优质解空间的探索，从而显著降低整体搜索质量。针对这一关键问题，EffectiveQM算法提出了一种突破性的解决方案——模式感知动态搜索技术。该技术通过实时感知当前搜索环境的状态信息，智能地在不同搜索模式间进行自适应切换，从而有效突破局部最优的束缚，持续探索更具潜力的解空间区域。EffectiveQM的顶层设计架构如图2所示。
图 2 ： EffectiveQM顶层设计架构
针对现有算法在辅助量子门评估中存在的局限性——即仅关注直接收益而忽视操作的整体价值，研究团队在EffectiveQM中提出了一种创新的潜力导向评分机制。该机制通过构建动态评估模型，能够同时量化以下两个关键维度：（1）当前操作带来的即时收益；（2）该操作对未来搜索空间可能产生的潜在增益。这种双重视角的评估框架不仅考虑了辅助门的直接效用，还通过状态转移分析预测其长期影响，从而实现了对量子门操作真实价值的全面评估。潜力导向评分机制如图3所示。
图 3 ： 潜力导向评分机制
实验评估表明，EffectiveQM在量子电路映射领域展现出显著的性能优势。研究团队选取了六种典型拓扑结构的量子设备和四类基准电路集（包括真实应用的电路集以及合成电路集）进行系统性验证。测试数据充分证明，相较于当前最先进的量子编译工具，EffectiveQM在所有测试场景下均保持显著领先优势。以IBM Tokyo量子处理器和RevLib基准电路集为例，EffectiveQM实现的优化效果尤为突出：其生成的量子电路所需辅助门数量较行业标准工具IBM Qiskit减少了64.5%，这一突破性进展为提升量子计算的实际可用性提供了重要技术支撑。
综上所述，EffectiveQM算法通过以下创新性突破为量子电路映射问题提供了全新的解决方案：1）首创的模式感知动态搜索机制，实现了对解空间的智能探索；2）创新的潜力导向评分机制，实现了对量子门操作价值的全面量化。实验证明，该算法能显著降低辅助量子门数量（高达64.5%），从而有效提升量子电路的运行可靠性。这一重要进展不仅推动了量子编译技术的创新发展，更为量子计算在复杂系统模拟、密码破译等关键领域的实际应用奠定了坚实基础，对促进量子计算从理论走向实践具有重要战略意义。
相关链接
-《Towards Effective Local Search for Qubit Mapping》论文的下载链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10899822
-EffectiveQM源代码的下载地址：https://github.com/chuanluocs/EffectiveQM
