論文の概要: Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10217v3
• Date: Mon, 30 May 2022 04:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:59:01.098331
• Title: Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムの量子回路アーキテクチャによる探索
• Authors: Yuxuan Du and Tao Huang and Shan You and Min-Hsiu Hsieh and Dacheng Tao
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.71725630554758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) are expected to be a path to quantum advantages on noisy intermediate-scale quantum devices. However, both empirical and theoretical results exhibit that the deployed ansatz heavily affects the performance of VQAs such that an ansatz with a larger number of quantum gates enables a stronger expressivity, while the accumulated noise may render a poor trainability. To maximally improve the robustness and trainability of VQAs, here we devise a resource and runtime efficient scheme termed quantum architecture search (QAS). In particular, given a learning task, QAS automatically seeks a near-optimal ansatz (i.e., circuit architecture) to balance benefits and side-effects brought by adding more noisy quantum gates to achieve a good performance. We implement QAS on both the numerical simulator and real quantum hardware, via the IBM cloud, to accomplish data classification and quantum chemistry tasks. In the problems studied, numerical and experimental results show that QAS can not only alleviate the influence of quantum noise and barren plateaus, but also outperforms VQAs with pre-selected ansatze.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子デバイスにおける量子アドバンテージへの道として期待されている。 しかし、経験的および理論的な結果から、展開された ansatz は vqa の性能に大きく影響し、多くの量子ゲートを持つ ansatz はより強い表現性を実現し、蓄積されたノイズは訓練能力に悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では、VQAの堅牢性とトレーニング性を向上させるために、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考案する。 特に、学習タスクが与えられた場合、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、ほぼ最適アンサッツ(すなわち回路アーキテクチャ)を自動で求める。 ibm cloudを通じて数値シミュレータと実際の量子ハードウェアの両方にqasを実装し、データの分類と量子化学タスクを実現します。 研究では,QASは量子ノイズやバレンプラトーの影響を緩和するだけでなく,事前選択したアンサトーゼのVQAよりも優れることを示した。

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