論文の概要: Expressibility and trainability of parameterized analog quantum systems
for machine learning applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11222v1
- Date: Fri, 22 May 2020 14:59:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 01:35:21.802806
- Title: Expressibility and trainability of parameterized analog quantum systems
for machine learning applications
- Title（参考訳）: 機械学習のためのパラメータ化アナログ量子システムの表現可能性とトレーサビリティ
- Authors: Jirawat Tangpanitanon, Supanut Thanasilp, Ninnat Dangniam,
Marc-Antoine Lemonde, Dimitris G. Angelakis
- Abstract要約: システム内の外部駆動と障害の相互作用が、相互作用する量子システムのトレーニング可能性と表現可能性をどのように規定しているかを示す。
我々の研究は、量子多体物理学と機械学習への応用の基本的な関連性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Parameterized quantum evolution is the main ingredient in variational quantum
algorithms for near-term quantum devices. In digital quantum computing, it has
been shown that random parameterized quantum circuits are able to express
complex distributions intractable by a classical computer, leading to the
demonstration of quantum supremacy. However, their chaotic nature makes
parameter optimization challenging in variational approaches. Evidence of
similar classically-intractable expressibility has been recently demonstrated
in analog quantum computing with driven many-body systems. A thorough
investigation of trainability of such analog systems is yet to be performed. In
this work, we investigate how the interplay between external driving and
disorder in the system dictates the trainability and expressibility of
interacting quantum systems. We show that if the system thermalizes, the
training fails at the expense of the a large expressibility, while the opposite
happens when the system enters the many-body localized (MBL) phase. From this
observation, we devise a protocol using quenched MBL dynamics which allows
accurate trainability while keeping the overall dynamics in the quantum
supremacy regime. Our work shows the fundamental connection between quantum
many-body physics and its application in machine learning. We conclude our work
with an example application in generative modeling employing a well studied
analog many-body model of a driven Ising spin chain. Our approach can be
implemented with a variety of available quantum platforms including cold ions,
atoms and superconducting circuits
- Abstract（参考訳）: パラメータ化量子進化は、短期量子デバイスにおける変分量子アルゴリズムの主要な要素である。
デジタル量子コンピューティングでは、ランダムなパラメータ化量子回路が古典的なコンピュータによって引き起こされる複雑な分布を表現できることが示されており、量子超越性の実証につながっている。
しかし、そのカオス性はパラメータ最適化を変分的アプローチにおいて困難にする。
類似した古典的難解な表現可能性の証拠は、駆動型多体系を持つアナログ量子コンピューティングで最近実証されている。
このようなアナログシステムのトレーサビリティに関する徹底的な調査はまだ行われていない。
本研究では, 外部駆動と障害の相互作用が, 相互作用する量子システムの訓練性や表現性をどのように規定するかを考察する。
その結果,多体局所化(mbl)フェーズに入ると,システムが熱化すると,高い発現率を犠牲にしてトレーニングが失敗し,逆に多体局所化(mbl)フェーズに入ると,その逆が起きることが分かった。
この観測から,量子超越状態における全体的なダイナミクスを維持しつつ,正確なトレーニング性を実現するための,焼成MBLダイナミクスを用いたプロトコルを考案した。
我々の研究は、量子多体物理学と機械学習への応用の基本的な関係を示す。
本研究は, 駆動したイジングスピン鎖の多体モデルを用いた生成モデリングの例を用いて, 研究成果をまとめる。
我々のアプローチは、コールドイオン、原子、超伝導回路を含む様々な利用可能な量子プラットフォームで実装できる。
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