論文の概要: A semi-agnostic ansatz with variable structure for quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06712v4
- Date: Thu, 14 Mar 2024 13:58:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 17:28:01.808666
- Title: A semi-agnostic ansatz with variable structure for quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習のための可変構造をもつ半認識型アンサッツ
- Authors: M. Bilkis, M. Cerezo, Guillaume Verdon, Patrick J. Coles, Lukasz Cincio,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータをプログラミングするための強力で柔軟なパラダイムを提供する。
本稿では,VQAのためのアンサーゼを構築するための可変構造アプローチを提案する。
我々は、凝縮物質および量子化学応用のための変分量子固有解法にVAnを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3774866290142281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning -- and specifically Variational Quantum Algorithms (VQAs) -- offers a powerful, flexible paradigm for programming near-term quantum computers, with applications in chemistry, metrology, materials science, data science, and mathematics. Here, one trains an ansatz, in the form of a parameterized quantum circuit, to accomplish a task of interest. However, challenges have recently emerged suggesting that deep ansatzes are difficult to train, due to flat training landscapes caused by randomness or by hardware noise. This motivates our work, where we present a variable structure approach to build ansatzes for VQAs. Our approach, called VAns (Variable Ansatz), applies a set of rules to both grow and (crucially) remove quantum gates in an informed manner during the optimization. Consequently, VAns is ideally suited to mitigate trainability and noise-related issues by keeping the ansatz shallow. We employ VAns in the variational quantum eigensolver for condensed matter and quantum chemistry applications, in the quantum autoencoder for data compression and in unitary compilation problems showing successful results in all cases.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習 -- 特に変分量子アルゴリズム(VQA) -- は、化学、気象学、材料科学、データ科学、数学など、短期量子コンピュータをプログラミングするための強力で柔軟なパラダイムを提供する。
ここでは、興味あるタスクを達成するために、パラメータ化された量子回路の形でアンザッツを訓練する。
しかし、近年では、ランダム性やハードウェアノイズによる平坦なトレーニング環境のため、深いアンサーゼのトレーニングが困難であることが示唆されている。
これは、VQAのためのアンサーゼを構築するための可変構造アプローチを示す、私たちの仕事のモチベーションとなります。
我々のアプローチはVAns(可変アンザッツ)と呼ばれ、最適化中に量子ゲートを情報的かつ(厳密には)取り除くための一連のルールを適用している。
したがって、VAnsはアンザッツの浅さを保ち、トレーニング性やノイズ関連の問題を緩和するのに理想的である。
データ圧縮のための量子オートエンコーダや、すべてのケースで成功した結果を示す単体コンパイル問題において、凝縮物および量子化学応用のための変分量子固有解法にVAnを用いる。
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