論文の概要: Adaptive Circuit Learning for Quantum Metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08702v3
• Date: Tue, 16 Nov 2021 04:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 19:50:12.073917
• Title: Adaptive Circuit Learning for Quantum Metrology
• Title（参考訳）: 量子メソロジーのための適応回路学習
• Authors: Ziqi Ma, Pranav Gokhale, Tian-Xing Zheng, Sisi Zhou, Xiaofei Yu, Liang Jiang, Peter Maurer, Frederic T. Chong
• Abstract要約: 量子センサと量子回路のハイブリッドシステムが、従来のセンサの限界を超えることができるかどうかを考察する。 提案手法では, プラットフォーム固有の制御能力, ノイズ, 信号分布に基づいて, 量子センシング回路を学習可能な変分アルゴリズムを用いる。 我々は、既存の固定プロトコル(GHZ)よりも最大13.12倍のSNRの改善と、IBM量子コンピュータを使った15量子ビットの古典的な制限よりも3.19倍の改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.391936138589785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum sensing is an important application of emerging quantum technologies. We explore whether a hybrid system of quantum sensors and quantum circuits can surpass the classical limit of sensing. In particular, we use optimization techniques to search for encoder and decoder circuits that scalably improve sensitivity under given application and noise characteristics. Our approach uses a variational algorithm that can learn a quantum sensing circuit based on platform-specific control capacity, noise, and signal distribution. The quantum circuit is composed of an encoder which prepares the optimal sensing state and a decoder which gives an output distribution containing information of the signal. We optimize the full circuit to maximize the Signal-to-Noise Ratio (SNR). Furthermore, this learning algorithm can be run on real hardware scalably by using the "parameter-shift" rule which enables gradient evaluation on noisy quantum circuits, avoiding the exponential cost of quantum system simulation. We demonstrate up to 13.12x SNR improvement over existing fixed protocol (GHZ), and 3.19x Classical Fisher Information (CFI) improvement over the classical limit on 15 qubits using IBM quantum computer. More notably, our algorithm overcomes the decreasing performance of existing entanglement-based protocols with increased system sizes.
• Abstract（参考訳）: 量子センシングは、新興量子技術の重要な応用である。 量子センサと量子回路のハイブリッドシステムが、従来のセンシングの限界を超えることができるかどうかを考察する。 特に、最適化手法を用いてエンコーダとデコーダの回路を探索し、所定の適用条件下での感度とノイズ特性を改善する。 本手法では,プラットフォーム固有の制御容量,ノイズ,信号分布に基づいて量子センシング回路を学習する変分アルゴリズムを用いる。 量子回路は、最適なセンシング状態を作成するエンコーダと、信号の情報を含む出力分布を与えるデコーダとから構成される。 信号対雑音比(SNR)を最大化するために全回路を最適化する。 さらに、この学習アルゴリズムは、ノイズ量子回路の勾配評価を可能にし、量子システムシミュレーションの指数的コストを回避する「パラメータシフト」ルールを用いて、実際のハードウェア上でスカラー化することができる。 我々は、既存の固定プロトコル(GHZ)よりも最大13.12倍のSNR改善と、IBM量子コンピュータを用いた15量子ビットの古典的制限よりも3.19倍の古典的フィッシャー情報(CFI)の改善を示す。 さらに,本アルゴリズムは,システムサイズが増大する既存の絡み合いベースのプロトコルの性能低下を克服する。

関連論文リスト

• Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
  超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。 短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。 本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z)
• A Fast and Adaptable Algorithm for Optimal Multi-Qubit Pathfinding in Quantum Circuit Compilation [0.0]
  この研究は、量子回路のコンパイルマッピング問題における臨界サブルーチンとして、マルチキュービットパスフィンディングに焦点を当てている。 本稿では,回路SWAPゲート深さに対して量子ハードウェア上で量子ビットを最適にナビゲートする二進整数線形計画法を用いてモデル化したアルゴリズムを提案する。 我々は、様々な量子ハードウェアレイアウトのアルゴリズムをベンチマークし、計算ランタイム、解SWAP深さ、累積SWAPゲート誤差率などの特性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T05:59:15Z)
• Performance analysis of a filtering variational quantum algorithm [0.0]
  Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) は、既存の量子コンピュータにおける最適化問題を解くために設計された変分型ハイブリッド量子アルゴリズムである。 我々は、パラメータ化量子回路として、瞬時量子多項式回路を用いる。 F-VQEの実用的優位性には大きな発展が必要であると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T08:50:44Z)
• Learning To Optimize Quantum Neural Network Without Gradients [3.9848482919377006]
  本稿では,量子回路のパラメータを出力するために,Emphmeta-Optimizerネットワークをトレーニングする新しいメタ最適化アルゴリズムを提案する。 我々は,従来の勾配に基づくアルゴリズムよりも回路評価が少ない場合に,より高品質な最小値が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T01:09:12Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
  本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。 我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)
• Classical variational simulation of the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
  パラメタライズドゲートからなる層状量子回路をシミュレートする手法を提案する。 マルチキュービット波動関数のニューラルネットワークパラメトリゼーションを用いる。 シミュレーションした最大の回路では、4QAOA層で54量子ビットに達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T15:55:27Z)
• Supervised Learning Using a Dressed Quantum Network with "Super Compressed Encoding": Algorithm and Quantum-Hardware-Based Implementation [7.599675376503671]
  ノイズのある中間量子(NISQ)デバイス上での変分量子機械学習(QML)アルゴリズムの実装には、必要となるキュービット数とマルチキュービットゲートに関連するノイズに関連する問題がある。 本稿では,これらの問題に対処するための量子ネットワークを用いた変分QMLアルゴリズムを提案する。 他の多くのQMLアルゴリズムとは異なり、我々の量子回路は単一量子ビットゲートのみで構成されており、ノイズに対して堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T16:29:32Z)

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。