論文の概要: Automatically Differentiable Quantum Circuit for Many-qubit State
Preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14949v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 12:22:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 13:26:33.248662
- Title: Automatically Differentiable Quantum Circuit for Many-qubit State
Preparation
- Title（参考訳）: 多ビット状態生成のための自動微分可能な量子回路
- Authors: Peng-Fei Zhou, Rui Hong, Shi-Ju Ran
- Abstract要約: 任意の量子数量子ビット状態を効率的に準備するための自動微分可能な量子回路(ADQC)アプローチを提案する。
この回路は、進化した状態と目標状態との間の距離を最小化するためにバック伝搬を用いて潜在ゲートを更新することで最適化される。
我々の研究は、機械学習手法と組み合わせることで、多量子ビットシステムにおける量子回路の「インテリジェントな構成」に光を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5662820454886202
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constructing quantum circuits for efficient state preparation belongs to the
central topics in the field of quantum information and computation. As the
number of qubits grows fast, methods to derive large-scale quantum circuits are
strongly desired. In this work, we propose the automatically differentiable
quantum circuit (ADQC) approach to efficiently prepare arbitrary quantum
many-qubit states. A key ingredient is to introduce the latent gates whose
decompositions give the unitary gates that form the quantum circuit. The
circuit is optimized by updating the latent gates using back propagation to
minimize the distance between the evolved and target states. Taking the ground
states of quantum lattice models and random matrix product states as examples,
with the number of qubits where processing the full coefficients is unlikely,
ADQC obtains high fidelities with small numbers of layers $N_L \sim O(1)$.
Superior accuracy is reached compared with the existing state-preparation
approach based on the matrix product disentangler. The parameter complexity of
MPS can be significantly reduced by ADQC with the compression ratio $r \sim
O(10^{-3})$. Our work sheds light on the "intelligent construction" of quantum
circuits for many-qubit systems by combining with the machine learning methods.
- Abstract（参考訳）: 効率的な状態準備のための量子回路の構築は、量子情報と計算の分野における中心的なトピックに属する。
量子ビット数の増加に伴い、大規模量子回路を導出する方法が強く望まれる。
本研究では,任意の量子多量子ビット状態を効率的に作成するための自動微分可能な量子回路(adqc)手法を提案する。
鍵となる要素は、分解が量子回路を形成するユニタリゲートを与える潜在ゲートを導入することである。
この回路は、進化した状態と目標状態との間の距離を最小化するためにバック伝搬を用いて潜在ゲートを更新することで最適化される。
量子格子モデルとランダム行列積の基底状態を例にとると、フル係数を処理する量子ビットの数はありそうにないが、ADQCは少数の層を持つ高忠実度を$N_L \sim O(1)$とする。
行列積不整合子に基づく既存の状態準備手法と比較して, 上位精度が向上する。
MPSのパラメータ複雑性は、圧縮比$r \sim O(10^{-3})$でADQCにより著しく低減できる。
我々の研究は、機械学習手法と組み合わせることで、多量子ビットシステムにおける量子回路の「インテリジェントな構成」に光を当てている。
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