論文の概要: Dual-Parameterized Quantum Circuit GAN Model in High Energy Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15470v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 10:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 01:13:45.245667
• Title: Dual-Parameterized Quantum Circuit GAN Model in High Energy Physics
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理におけるデュアルパラメータ量子回路GANモデル
• Authors: Su Yeon Chang, Steven Herbert, Sofia Vallecorsa, El\'ias F. Combarro, Ross Duncan
• Abstract要約: 我々は、qGAN、デュアル汎用量子回路(PQC)GANの新しい設計を提示します。 第1のPQCはN画素画像上の確率分布を学習し、第2のPQCは個々の画像の正規化画素強度を生成する。 両PQCアーキテクチャは,画素画像に変換されたカロリーメータ出力を模倣する作業で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1549572298362782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models, and Generative Adversarial Networks (GAN) in particular, are being studied as possible alternatives to Monte Carlo simulations. It has been proposed that, in certain circumstances, simulation using GANs can be sped-up by using quantum GANs (qGANs). We present a new design of qGAN, the dual-Parameterized Quantum Circuit(PQC) GAN, which consists of a classical discriminator and two quantum generators which take the form of PQCs. The first PQC learns a probability distribution over N-pixel images, while the second generates normalized pixel intensities of an individual image for each PQC input. With a view to HEP applications, we evaluated the dual-PQC architecture on the task of imitating calorimeter outputs, translated into pixelated images. The results demonstrate that the model can reproduce a fixed number of images with a reduced size as well as their probability distribution and we anticipate it should allow us to scale up to real calorimeter outputs.
• Abstract（参考訳）: 生成モデル、特にGAN(Generative Adversarial Networks)はモンテカルロシミュレーションの代替として研究されている。 特定の状況下では、量子GAN(qGAN)を用いて、GANを用いたシミュレーションを行うことができることが提案されている。 我々は、古典的判別器とPQCの形式をとる2つの量子発生器からなる二重パラメータ化量子回路(PQC)であるqGANの新たな設計を提案する。 第1のPQCはN画素画像上の確率分布を学習し、第2のPQC入力毎に個々の画像の正規化画素強度を生成する。 我々は,HEP の応用を視野に入れ,両PQC アーキテクチャを,温度計出力を模倣して画素画像に変換する作業で評価した。 その結果, モデルでは, 画像のサイズを小さくして, 確率分布を再現できることを示すとともに, 実際のカロリー出力までスケールアップできることを期待できることがわかった。

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