論文の概要: Noise-Assisted Quantum Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08331v2
• Date: Sat, 24 Apr 2021 02:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 19:04:57.716730
• Title: Noise-Assisted Quantum Autoencoder
• Title（参考訳）: 雑音支援量子オートエンコーダ
• Authors: Chenfeng Cao, Xin Wang
• Abstract要約: 以前の量子オートエンコーダは、ハイランク混合状態の圧縮と回復に失敗した。 本稿では,ノイズ支援型量子オートエンコーダアルゴリズムを提案する。 純状態アンサンブル圧縮には、投影された量子オートエンコーダアルゴリズムも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.33811357166334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum autoencoder is an efficient variational quantum algorithm for quantum data compression. However, previous quantum autoencoders fail to compress and recover high-rank mixed states. In this work, we discuss the fundamental properties and limitations of the standard quantum autoencoder model in more depth, and provide an information-theoretic solution to its recovering fidelity. Based on this understanding, we present a noise-assisted quantum autoencoder algorithm to go beyond the limitations, our model can achieve high recovering fidelity for general input states. Appropriate noise channels are used to make the input mixedness and output mixedness consistent, the noise setup is determined by measurement results of the trash system. Compared with the original quantum autoencoder model, the measurement information is fully used in our algorithm. In addition to the circuit model, we design a (noise-assisted) adiabatic model of quantum autoencoder that can be implemented on quantum annealers. We verified the validity of our methods through compressing the thermal states of transverse field Ising model and Werner states. For pure state ensemble compression, we also introduce a projected quantum autoencoder algorithm.
• Abstract（参考訳）: 量子オートエンコーダは、量子データ圧縮のための効率的な変分量子アルゴリズムである。 しかし、以前の量子オートエンコーダはハイランク混合状態の圧縮と復元に失敗した。 本研究では,標準量子オートエンコーダモデルの基本特性と限界をより深く議論し,その回復忠実度に対する情報理論的解を提供する。 この理解に基づき,ノイズ支援型量子オートエンコーダアルゴリズムを提案する。 適切なノイズチャンネルを用いて入力混合性と出力混合性を整合させ、ゴミシステムの測定結果によりノイズ設定を決定する。 従来の量子オートエンコーダモデルと比較すると,測定情報はアルゴリズムで完全に使用されている。 回路モデルに加えて、量子アニール上で実装可能な量子オートエンコーダの(ノイズアシストによる)断熱モデルを設計する。 逆場IsingモデルとWerner状態の熱状態を圧縮し,本手法の有効性を検証した。 純粋な状態アンサンブル圧縮のために、投影量子オートエンコーダアルゴリズムも導入する。

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