論文の概要: On the Principles of Differentiable Quantum Programming Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01122v1
- Date: Thu, 2 Apr 2020 16:46:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 13:22:16.674924
- Title: On the Principles of Differentiable Quantum Programming Languages
- Title（参考訳）: 微分可能な量子プログラミング言語の原理について
- Authors: Shaopeng Zhu, Shih-Han Hung, Shouvanik Chakrabarti, and Xiaodi Wu
- Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は、最も重要な短期量子応用の1つであると予測されている。
本稿では,量子回路における自己微分法の最初の形式化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.070557640180004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational Quantum Circuits (VQCs), or the so-called quantum
neural-networks, are predicted to be one of the most important near-term
quantum applications, not only because of their similar promises as classical
neural-networks, but also because of their feasibility on near-term noisy
intermediate-size quantum (NISQ) machines. The need for gradient information in
the training procedure of VQC applications has stimulated the development of
auto-differentiation techniques for quantum circuits. We propose the first
formalization of this technique, not only in the context of quantum circuits
but also for imperative quantum programs (e.g., with controls), inspired by the
success of differentiable programming languages in classical machine learning.
In particular, we overcome a few unique difficulties caused by exotic quantum
features (such as quantum no-cloning) and provide a rigorous formulation of
differentiation applied to bounded-loop imperative quantum programs, its
code-transformation rules, as well as a sound logic to reason about their
correctness. Moreover, we have implemented our code transformation in OCaml and
demonstrated the resource-efficiency of our scheme both analytically and
empirically. We also conduct a case study of training a VQC instance with
controls, which shows the advantage of our scheme over existing
auto-differentiation for quantum circuits without controls.
- Abstract（参考訳）: 変分量子回路(VQCs)またはいわゆる量子ニューラルネットは、古典的なニューラルネットのように約束されるだけでなく、短期ノイズの多い中間量子(NISQ)マシンで実現可能であるため、最も重要な短期量子アプリケーションの一つであると予測されている。
VQCアプリケーションのトレーニング手順における勾配情報の必要性は、量子回路の自動微分技術の発展を刺激している。
古典的機械学習における微分可能プログラミング言語の成功に触発されて,量子回路の文脈だけでなく,命令型量子プログラム(例えば制御付き)に対しても,この手法の最初の形式化を提案する。
特に、エキゾチックな量子的特徴(量子非閉化など)によって引き起こされるいくつかの難しさを克服し、有界ループ命令量子プログラムに適用される微分の厳密な定式化、コード変換規則、およびそれらの正しさを推論するための音響論理を提供する。
さらに,我々はocamlにコード変換を実装し,分析的および実証的手法の資源効率を実証した。
また、VQCインスタンスを制御でトレーニングするケーススタディも実施し、制御なしの量子回路における既存の自己微分に対する我々のスキームの利点を示す。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - A Case for Synthesis of Recursive Quantum Unitary Programs [9.287571320531457]
量子プログラムは、量子プログラミングに関連する直感的な量子知識のために、コーディングと検証が難しいことで知られている。
本稿では、新しい帰納的量子プログラム言語を含む、最初の量子プログラム合成フレームワークであるQ Synthを紹介する。
Q Synthは量子加算器回路、量子固有値反転回路、量子フーリエ変換を含む10個の量子ユニタリプログラムをうまく合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T03:01:36Z) - Expressive Quantum Supervised Machine Learning using Kerr-nonlinear
Parametric Oscillators [0.0]
変分量子アルゴリズム(VQA)を用いた量子機械学習は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)時代の実用的なアルゴリズムとして積極的に研究されている。
近年の研究では、古典的なデータを量子回路に繰り返しエンコードするデータ再アップロードが、表現力のある量子機械学習モデルを得るために必要であることが示されている。
我々は、Kerrnon Parametric Hilberts (KPO) を別の有望な量子コンピューティングデバイスとして用いて量子機械学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-01T07:01:45Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - An Introduction to Quantum Machine Learning for Engineers [36.18344598412261]
量子機械学習は、ゲートベースの量子コンピュータをプログラムするための支配的なパラダイムとして登場しつつある。
この本は、確率と線形代数の背景を持つエンジニアの聴衆のために、量子機械学習の自己完結した紹介を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-11T12:10:52Z) - Fundamental limitations on optimization in variational quantum
algorithms [7.165356904023871]
そのような短期量子アプリケーションを確立するための主要なパラダイムは、変分量子アルゴリズム(VQA)である。
このようなランダム回路の幅広いクラスにおいて、コスト関数の変動範囲は、高い確率で量子ビット数で指数関数的に消えることを示す。
この結果は、勾配に基づく最適化と勾配のない最適化の制約を自然に統一し、VQAのトレーニングランドスケープに余分な厳しい制約を明らかにすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T17:14:57Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。