Structure-Aware Compilation for Scalable Neutral-Atom Quantum Computing
Fudan University（复旦大学）；Shanghai Key Laboratory for Contemporary Applied Mathematics（上海当代应用数学重点实验室）
提出利用代数结构优化单量子比特门层数，并基于图论模型减少C-Z门原子传输操作，实现编译效率提升。
2026-07-03 quant-ph
Scalable quantum dynamics compilation via quantum machine learning
University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute（向量研究所）；University of Waterloo（滑铁卢大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
本研究利用量子机器学习的分布外泛化能力改进变分量子编译（VQC），通过在小规模直积态数据集上学习多体动力学，获得可泛化至高度纠缠态的高效酉电路，在一维系统规模与精度上超越现有方法，并首次扩展至二维条带系统，展现出显著的资源优势。
2024-09-24 cond-mat.str-el cs.LG quant-ph
Scalable Memory Recycling for Large Quantum Programs
本文提出一种针对大型量子程序的可扩展内存回收编译算法，通过将高级量子代码建模为控制流图并搜索拓扑排序以最大化量子比特重用，同时利用启发式方法平衡电路宽度与深度，并通过电路结构分析识别可独立解决的子问题以缓解编译瓶颈。
2025-03-02 cs.PL quant-ph
A Software Methodology for Compiling Quantum Programs
量子计算机有望通过提供一种全新的范式来改变我们的计算概念。为了实现可扩展的量子计算，优化编译器和相应的软件设计流程将是必不可少的。我们提出了一个软件架构编译量子程序从一个高级语言程序到硬件特定的指令。我们描述了必要的抽象层和他们的差异和相似之处，经典的计算机辅助设计流程层。对于堆栈的每一层，我们讨论编译和优化的底层方法。我们的软件方法促进了量子算法设计师，量子硬件工程师和实验人员之间的更快创新。它可以对复杂的量子算法进行可扩展的编译，并且可以针对任何特定的量子硬件实现。
2016-05-11 cs.PL quant-ph
A Structured Method for Compilation of QAOA Circuits in Quantum Computing
量子近似优化算法（QAOA）是一种求解组合优化问题的变分算法。QAOA算法的量子线路的一个重要特征是它由两个可交换的量子比特算符组成。重新排序双量子位门的灵活性允许编译器优化以生成具有更好深度、门计数和保真度的电路。然而，由于汇编中暴露的额外自由，它也带来了重大挑战。先前的研究缺乏以下方面：（1）性能保证，（2）可扩展性，以及（3）可扩展硬件中的规律性意识。我们提出了一种结构化的方法，确保线性深度的任何编译QAOA电路的多维量子架构。我们还演示了我们的方法如何在Google Sycamore和IBM非线性架构上以可扩展的方式和线性时间运行。总的来说，我们可以在10秒内编译一个高达1024个量子位的电路，深度加速3.8倍，门数减少17%，电路ESP提高18倍。
2022-07-20 quant-ph
Hardware-aware Compilation for Chip-to-Chip Coupler-Connected Modular Quantum Systems
针对芯片间耦合器连接的模块化量子系统，本文提出 CCMap 协同设计框架，利用校准数据和噪声感知成本进行电路划分与全局映射，显著提升保真度并降低编译成本。
2025-05-14 quant-ph
Route-Forcing: Scalable Quantum Circuit Mapping for Scalable Quantum Computing Architectures
针对大规模量子比特下现有电路映射技术执行时间激增的问题，提出Route-Forcing算法，相比现有可扩展技术实现3.7倍加速与4.7倍电路深度降低，且适配下一代互连多处理器量子计算架构。
2024-07-24 quant-ph
Optimal Compilation Strategies for QFT Circuits in Neutral-Atom Quantum Computing
针对中性原子量子计算中QFT电路，提出最小化原子移动的最优编译策略，达到理论下界并保持高保真度，可作为NAQC编译器性能基准。
2025-06-18 quant-ph
Compilation of selective pulse network on liquid-state nuclear magnetic resonance system
在创建大规模量子信息处理器时，构造用于以可缩放方式实现任意量子线路的控制脉冲的能力是重要的要求。对于液态核磁共振（NMR）量子计算，电路通常通过选择性软脉冲序列来实现，其中存在各种控制缺陷并且要被校正。在这项工作中，我们提出了一个全面的分析中出现的误差选择脉冲网络使用的零阶和一阶平均哈密顿理论。有效的校正规则推导出调整重要的脉冲参数，如照射频率，旋转角度和传输相位的选择性脉冲，以增加控制保真度。仿真结果表明，应用我们的编译程序对一个给定的电路是有效的，可以大大减少错误的积累。
2016-08-02 quant-ph
Compilation Techniques for Spin Qubits in a Shuttling Bus Architecture
本文针对硅自旋量子比特穿梭总线架构，提出五种量子电路映射策略以最小化穿梭相位误差并减少执行时间，发现Swap Return策略表现最佳，并证明知情初始放置能显著提升动态映射性能。
2025-02-10 quant-ph
Application Scale Quantum Circuit Compilation with Controlled Error
本研究提出了一种可控误差的量子电路编译方法，能够在大规模量子位上实现资源优化与误差控制的平衡，适用于近期和容错量子计算。
2025-11-21 quant-ph
Ultra-Large-Scale Compilation and Manipulation of Quantum Circuits with Pandora
针对量子电路规模与实际应用需求间的巨大差距，提出开源多线程工具Pandora，基于电路重写实现大规模电路编译、等价性检查与流式资源估算，可处理数十亿门，优于TKET、Qiskit及MQT.QCEC。
2025-08-07 quant-ph
Architecture-Aware Reinforcement Learning for Communication-Efficient Distributed Quantum Circuit Compilation
Stanford University（斯坦福大学）；Imperial College London（伦敦帝国学院）；Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室）
该研究针对分布式量子计算的通信感知编译问题，提出架构感知强化学习框架，经实验验证其在结构化工作负载上性能与顶尖启发式算法相当，为手动启发式算法提供了灵活替代方案。
2026-08-10 quant-ph
Quantum Hamlets: Distributed Compilation of Large Algorithmic Graph States
Manning College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校曼宁信息科学与工程学院）；Graduate School of Media and Governance, Keio University（庆应义塾大学媒体治理研究生院）；Faculty of Environment and Information Studies, Keio University（庆应义塾大学环境信息学部）
本文提出BURY算法，用于减少分布式量子计算中图状态生成所需的贝尔对数量，提升分布式测量基量子计算的效率。
2026-03-06 quant-ph
Search Smarter, Not Harder: A Scalable, High-Quality Zoned Neutral Atom Compiler
本文提出了一种可扩展的区域中性原子编译器，通过迭代深入搜索和放松路由技术，实现对大规模量子电路的高效编译，并减少重新排列开销。
2025-12-15 cs.ET quant-ph
Resource-Efficient Compilation of Distributed Quantum Circuits for Solving Large-Scale Wireless Communication Network Problems
针对无线传感器网络路由优化需求，提出一种分布式量子电路资源高效编译方法，通过谱聚类划分网络、QAOA优化子图路由，相较传统经典算法实现显著节能与可扩展性提升，为网络优化提供量子计算融合的高效方案。
2025-01-17 cs.DC quant-ph
Hardware-Aware Compilation and Execution of Bivariate Bicycle Codes on Neutral-Atom Systems
Rice University（莱斯大学）；Northeastern University（东北大学）
针对中性原子系统执行双变量自行车码需硬件感知映射的问题，提出Park-n-Ride系统，通过协同设计码抽象与硬件执行，实现qLDPC原语在该阵列上的高效执行。
2026-08-19 quant-ph
PowerMove: Optimizing Compilation for Neutral Atom Quantum Computers with Zoned Architecture
PowerMove编译器通过整合分区架构优势并利用门调度、量子比特分配、移动与区间通信之间的相互依赖关系，显著提升了中性原子量子计算机的保真度与编译效率。
2024-11-19 quant-ph
Parallax: A Compiler for Neutral Atom Quantum Computers under Hardware Constraints
本文提出名为 Parallax 的中性原子量子计算机编译与原子移动调度方法，通过零交换、可扩展和可并行化设计，将高误差操作减少 25%，成功率平均提高 28%。
2024-10-10 cs.AR cs.ET quant-ph
Reuse-Aware Compilation for Zoned Quantum Architectures Based on Neutral Atoms
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；Harvard University（哈佛大学）
本文提出ZAC编译器，通过量子比特重用和新型数据放置策略，提升分区量子架构的保真度，实现22倍性能提升。
2026-02-25 quant-ph
Efficient Compilation for Shuttling Trapped-Ion Machines via the Position Graph Architectural Abstraction
University of Delaware（特拉华大学）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
本文提出了一种统一的硬件抽象'位置图'，用于高效编译离子陷阱量子计算架构，通过SHuttling-Aware PERmutative和SHuttling-AWare算法解决离子陷阱机器的复杂约束和动态问题，生成符合物理约束的可执行电路。
2026-05-18 cs.ET quant-ph
QROB: Quantifying Realization Overhead in Quantum Compilation via Reverse Construction
Beijing Academy of Quantum Information Sciences（北京量子信息科学研究院）；Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）；Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院物理研究所）；Hefei National Laboratory（合肥国家实验室）
提出QROB反向构造方法，为量子编译生成与编译器无关的参考实现，揭示现有工具高达24.1倍SWAP和7.0倍时间开销差距，训练的路由器优于SABRE，并在真实硬件上提升1.65倍镜像电路存活率。
2026-09-09 cs.AR quant-ph
Non-Abelian dynamics on a cube: improving quantum compilation through qudit-based simulations
针对格点规范理论量子模拟的编译挑战，研究团队用qudit寄存器编码SU(2)规范场，给出资源估计，优化了均匀受控qudit旋转分解，实现立方体上qutrit数字化SU(2)动力学模拟，验证了协同设计的价值。
2025-06-12 hep-lat nucl-th quant-ph
Compilation for Dynamically Field-Programmable Qubit Arrays with Efficient and Provably Near-Optimal Scheduling
针对动态现场可编程量子比特阵列的编译难题，研究将其拆解为调度、布局、布线任务并提出高效方案，基于图边着色的调度近最优，开发的Enola编译器在性能和可扩展性上均显著优于现有最优方案。
2024-11-02 cs.ET quant-ph
Fast Swapping in a Quantum Multiplier Modelled as a Queuing Network
预测量子线路的最佳SWAP深度是有用的，因为它通知编译器关于必要的优化的量。快速预测方法将被证明对实际量子线路的编译是必不可少的。在本文中，我们提出量子线路可以建模为排队网络，使有效的提取并行性和持续时间的SWAP电路。为了提供这种方法的初步验证，我们编译了一个量子乘法器电路，并使用排队网络模型来准确地确定量子线路的并行度和持续时间。我们的方法是可扩展的，并具有潜在的速度和精度所需的大规模量子线路编译。
2021-06-26 quant-ph
A Modular Quantum Compilation Framework for Distributed Quantum Computing
针对DQC中量子电路划分、局部变换与远程操作调度问题，提出兼顾网络和设备约束的模块化量子编译框架，并验证TeleData与高连接拓扑可降低EPR对消耗和远程层数。
2023-05-04 quant-ph
QFAST: Conflating Search and Numerical Optimization for Scalable Quantum Circuit Synthesis
我们提出了一个量子合成算法，旨在产生短路和规模以及在实践中。的主要贡献是一种新的表示电路能够编码布局和拓扑结构使用通用的“门”，这使得QFAST算法，以取代昂贵的搜索电路结构与几个步骤的数值优化。与最佳深度、基于搜索的最先进技术相比，QFAST产生了类似的结果：电路长度增加了1.19倍，最多可达4个量子位，编译速度提高了3.6倍。此外，QFAST可扩展至7个量子位。与Qiskit中最先进的基于“规则”的分解技术相比，QFAST产生的电路短了两个数量级（331倍），尽管慢了5.6倍。我们还展示了与其他技术的可组合性和我们的配方在电路深度和运行时间方面的可调性。
2021-03-12 quant-ph
F2: Offline Reinforcement Learning for Hamiltonian Simulation via Free-Fermionic Subroutine Compilation
F2通过离线强化学习和自由费米子结构编译，有效提升量子电路合成效率，减少门数和深度，误差控制在10^(-7)以内。
2025-12-10 cond-mat.mtrl-sci quant-ph
Jenga-Krotov algorithm: Efficient compilation of multi-qubit gates for exchange-only qubits
针对仅交换量子比特多量子比特门合成的瓶颈，提出基于梯度的Jenga-Krotov优化算法，大幅压缩Toffoli门等操作的交换幺正数量与时间步长，噪声下误差更低，为半导体量子计算提供通用可扩展策略。
2025-10-15 cond-mat.mes-hall physics.comp-ph quant-ph
Logical-to-Physical Compilation for Reducing Depth in Distributed Quantum Systems
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
本文提出一种编译器，通过整合逻辑到物理分解与深度感知重排，减少分布式量子电路的深度，提升保真度。
2026-03-31 quant-ph
Q-Pilot: Field Programmable Qubit Array Compilation with Flying Ancillas
针对现场可编程量子比特阵列的电路编译挑战，研究提出采用飞行辅助比特的可扩展编译器Q-Pilot，设计领域专用布线策略，显著降低了多类100量子比特电路的深度。
2024-09-11 cs.AR cs.ET quant-ph
The HALO Engine: $\mathcal{O}(1)$-Step Compilation and Localized String Rupture for Lattice Gauge Theories on Quantum Hardware
Indian Institute of Technology Indore（印度印多尔理工学院）
针对格点规范理论数字模拟的电路深度缩放瓶颈，提出HALO编译器实现O(1)步编译，在16量子比特超导处理器上完成介观尺度Schwinger模型模拟，确定了拓扑转变、相边界，还扩展至二维QCD模拟。
2026-09-11 hep-lat quant-ph
Scalable Full-Stack Benchmarks for Quantum Computers
本文提出一种无需经典模拟、仅用高效经典计算即可从任意酉电路创建量子处理器全栈基准测试的通用技术，并用于随机化电路和哈密顿模拟电路基准测试，在IBM Q设备上验证了其有效性。
2023-12-21 quant-ph
Optimized Compilation for Distributed Quantum Computing
Quantum Software Laboratory, Department of Engineering and Architecture, University of Parma（帕尔马大学工程与建筑学院量子软件实验室）；Department of Mathematical, Physical and Computer Sciences, University of Parma（帕尔马大学数学、物理和计算机科学系）；INFN–Sezione di Milano-Bicocca, gruppo collegato di Parma（米兰-比可卡INFN分部帕尔马协作组）
本文提出了一种优化编译方法，通过贪婪算法减少分布式量子计算中EPR对的使用，提升量子电路效率。
2026-02-27 quant-ph
OnePerc: A Randomness-aware Compiler for Photonic Quantum Computing
针对光量子计算中融合操作概率特性导致的随机性挑战，提出一种结合离线与在线优化pass及中间表示的随机性感知编译框架，显著提升了程序执行的可扩展性与效率。
2025-04-25 quant-ph
Scalable algorithm simplification using quantum AND logic
在现实硬件上实现量子算法需要将高级全局操作转换为本地基本门的序列，这一过程称为量子编译。物理限制，如连接和门字母的限制，往往导致不可接受的实施成本。为了实现成功的近期应用程序，通过利用现有硬件的潜在功能来优化编译至关重要。在这里，我们实现了一个资源有效的结构的量子版本的AND逻辑，可以降低成本，使关键量子线路的执行。在一个高可扩展性的超导量子处理器上，我们展示了高保真广义Toffoli门的低深度合成，最多可达8个量子位，Grover的搜索算法在搜索空间中可达64个条目;这两个都是迄今为止规模最大的此类实现。我们的实验演示说明了简化量子算法的可扩展实现，为噪声设备上更大，更有意义的量子应用铺平了道路。
2021-12-30 quant-ph
Quantum Compiler Design for Fault-Tolerant Quantum Computing
QudeLeap Research；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Hangzhou MatriQ Computing Co., Ltd（杭州矩阵量子计算有限公司）；Atomqubic Quantum Technology Co., Ltd（上海原子立方量子科技有限公司）；State Key Laboratory of Quantum Optics Technologies and Devices, and Institute of Opto-Electronics, Shanxi University（山西大学光电研究所及量子光学技术与器件国家重点实验室）；CAS Cold Atom Technology (Wuhan) Co., Ltd.（中科院冷原子技术（武汉）有限公司）；Quantum Science Center of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area（粤港澳大湾区量子科学中心）
本文综述容错量子计算中量子编译器设计的全栈方法，涵盖逻辑级编译、物理级实现及解码器集成，并指出跨层优化等开放挑战。
2026-09-15 quant-ph
Scalable quantum simulator with an extended gate set in giant atoms
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
本研究提出了一种基于巨原子的可扩展量子模拟器，通过扩展门集提升电路效率，实现CZ和iSWAP门操作，并展示其在复杂开放量子多体动力学中的应用潜力。
2026-01-20 quant-ph
ZAP: Zoned Architecture and Performant Compiler for Field Programmable Atom Array
Beijing Academy of Quantum Information Sciences（北京量子信息科学研究院）；Beijing Key Laboratory of Fault-Tolerant Quantum Computing（北京容错量子计算北京市重点实验室）；Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系）；CAS Key Laboratory of Quantum Information, University of Science and Technology of China（中国科学院量子信息重点实验室，中国科学技术大学）
针对中性原子量子计算中逻辑电路映射到动态可重构原子阵列的编译-架构挑战，提出ZAP协同设计的分区架构和确定性编译器，通过单次编译流程实现多数量级加速并保持或提升执行质量。
2026-05-22 quant-ph
Design and synthesis of scalable quantum programs
提出一种基于问题抽象和高级综合的可扩展量子程序设计方法，将描述与实现分离，在无限功能空间中寻找可行实现，优于现有编译方法。
2025-01-22 quant-ph
Software for Creating Scalable Benchmarks from Quantum Algorithms
本文介绍了一款名为 scarab 的软件工具，通过高效的保真度估计技术，从用户选择的量子电路和算法中创建可扩展且可靠的基准测试，以测量过程保真度，并展示了其在多个量子计算场景中的灵活性和强大功能。
2025-11-03 quant-ph
Medusa: Detecting and Removing Failures for Scalable Quantum Computing
Aalto University（阿尔托大学）
研究针对量子电路故障问题，提出美杜莎自动编译方法，利用标记预测错误、上界估计故障率并微调容错，经电路级去极化噪声评估及结构化量子电路基准测试，可降低量子纠错成本，降低大规模电路故障率。
2026-07-24 quant-ph
Scalable low-latency entanglement distribution for distributed quantum computing
Cisco Quantum Labs（思科量子实验室）；University of Rochester（罗切斯特大学）；Joint Quantum Institute, University of Maryland/NIST（马里兰大学/美国国家标准与技术研究院联合量子研究所）；The Institute of Optics, University of Rochester（罗切斯特大学光学研究所）；University of Ottawa（渥太华大学）
本文提出了一种基于可重构量子接口和波长选择开关的量子网络架构，实现了高达183.4 MHz的纠缠生成速率，支持低延迟、高保真度的分布式量子计算。
2025-12-18 physics.optics quant-ph
Recursive Methods for Synthesizing Permutations on Limited-Connectivity Quantum Computers
针对有限连接性量子计算机的量子比特置换合成问题，提出结合可扩展启发式与精确合成的递归方法，适用于通用连接约束且性能近优，可用于优化量子体积电路编译并证伪相关旧猜想。
2022-12-02 cs.AR quant-ph
Deep Circuit Compression for Quantum Dynamics via Tensor Networks
提出基于矩阵乘积算符的编译算法生成压缩电路，在数字量子计算机上进行实时量子模拟，相比相同深度的Trotterization误差更小，并在52量子比特2D Ising传播器上验证了深度压缩和误差减少的效果。
2025-06-25 quant-ph
Attention-Based Deep Reinforcement Learning for Qubit Allocation in Modular Quantum Architectures
University of Catania（卡塔尼亚大学）
本文提出利用深度强化学习方法，结合Transformer和图神经网络，高效解决量子电路编译与映射问题，减少核心间通信并提升求解效率。
2024-06-17 cs.AI quant-ph
ZX-DB: A Graph Database for Quantum Circuit Simplification and Rewriting via the ZX-Calculus
针对量子电路编译优化需求，本文提出基于ZX-演算的图数据库系统ZX-DB，将重写规则编码为openCypher查询在Memgraph上执行，相较PyZX最高实现一个数量级的独立重写加速，开辟了数据库支撑量子计算流水线的新方向。
2025-11-17 cs.DB quant-ph
Quantum simulation of actinide chemistry: towards scalable algorithms on trapped ion quantum computers
本研究首次探索锕系量子计算化学，对比QCM与单辅助比特QPE算法，通过多项资源优化技术，在19比特离子阱设备上完成钚氧化物、氢化物反应能计算，结果与经典方法高度一致。
2025-10-29 physics.chem-ph quant-ph
QGo: Scalable Quantum Circuit Optimization Using Automated Synthesis
量子计算的当前阶段处于噪声中间尺度量子（NISQ）时代。在NISQ设备上，双量子比特门（如hocT）比单量子比特门噪声大得多，因此必须尽量减少它们的数量。量子线路综合是将任意幺正电路分解为一系列量子门的过程，并且可以用作优化工具来产生更短的电路以提高整体电路保真度。然而，合成的解决方案的时间随着量子比特的数量呈指数增长。因此，对于大量子比特规模的电路，合成是难以处理的。在本文中，我们提出了一个分层的，逐块优化框架，QGo，量子线路优化。我们的方法允许指数成本优化，以扩展到大型电路。QGo使用分区和合成的组合：1）将电路划分为一系列独立的电路块; 2）使用量子合成重新生成和优化每个块; 3）通过将所有块拼接在一起重新组成最终电路。我们进行了分析，并显示在三个不同的制度保真度的改善：小尺寸的电路上的真实设备，中等大小的电路上的噪声模拟，和大尺寸的电路上的分析模型。使用一组NISQ基准测试，我们表明，QGo可以减少CNOT门的数量，平均减少29.9%，与工业编译器（如t| ket>.当在IBM Athens系统上执行时，较短的深度导致较高的电路保真度。我们还展示了我们的QGo技术的可扩展性，以优化60+量子位的电路。我们的技术是第一次成功地采用和缩放合成的编译工具链中的大型电路的演示。总的来说，我们的方法是强大的直接纳入生产编译器工具链。
2022-03-23 quant-ph
Design and architecture of the IBM Quantum Engine Compiler
本研究介绍了IBM Quantum生产环境所用的开源qe-compiler的设计架构，该编译器基于MLIR框架构建，支持多层量子计算表示、分层目标建模与多阶段编译，具备高可扩展性以适配量子计算未来发展。
2024-08-12 cs.ET quant-ph
Architecting Scalable Trapped Ion Quantum Computers using Surface Codes
University of Cambridge（剑桥大学）
本文研究如何在基于QCCD的系统上高效实现表面码量子纠错，提出一种拓扑感知编译方法，提升逻辑时钟速度，并发现小陷阱在性能和硬件效率上更优。
2026-04-30 cs.AR quant-ph
Utilization of SU(2) Symmetry for Efficient Simulation of Quantum Systems
本文提出利用SU(2)对称性和动态模式分解外推变分参数，实现无需重训的量子态高效模拟，在Kagome晶格海森堡模型上验证了有效性。
2025-06-23 math-ph math.MP quant-ph
MUSS-TI: Multi-level Shuttle Scheduling for Large-Scale Entanglement Module Linked Trapped-Ion
针对 EML-QCCD 囚禁离子架构的穿梭开销问题，提出多级调度编译器 MUSS-TI，在多类大规模应用中显著减少穿梭操作。
2025-09-30 cs.AR quant-ph
Integrating Quantum Software Tools with(in) MLIR
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Munich Quantum Software Company (MQSC)（慕尼黑量子软件公司）；Software Competence Center Hagenberg（哈根贝格软件能力中心）；Xanadu Quantum Technologies Inc.（Xanadu量子技术公司）；AMD（超威半导体）
本文旨在通过具体案例研究，指导量子软件工程师将量子工具与MLIR整合，以提升量子软件的模块化和互操作性。
2026-01-05 cs.SE quant-ph
