論文の概要: On Assessing the Quantum Advantage for MaxCut Provided by Quantum Neural Network Ans\"atze

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05365v1
• Date: Tue, 11 May 2021 23:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 20:48:51.302048
• Title: On Assessing the Quantum Advantage for MaxCut Provided by Quantum Neural Network Ans\"atze
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークans\"atzeによるmaxcutの量子アドバンテージ評価について
• Authors: Juneseo Lee
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムの論理的定式化についてより詳しく述べる。 パラメータ化量子回路における非可換性の重要性は、量子的優位性を達成する上で不可欠である可能性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this thesis we expand upon the results that led to the paper of Lee et al., arXiv:2105.01114 (2021). In particular, we give more details on the oracular formulation of variational quantum algorithms, and the relationship between properties of Ans\"atze and the strength of their corresponding oracles. Furthermore, having identified the importance of noncommutativity in parameterized quantum circuits (PQCs) as likely being crucial to achieving a quantum advantage, we compare this notion to similar properties in classical neural networks such as nonlinearity, based on the perspective of the recent moniker for PQCs as quantum neural networks. While this thesis includes much of the figures and content from the aforementioned paper, it should be considered mainly as a self-contained collection of supplementary materials.
• Abstract（参考訳）: この論文では、Lee et al., arXiv:2105.01114 (2021) の論文に繋がった結果を拡大する。 特に、変分量子アルゴリズムの論理的定式化の詳細と、Ans\atzeの特性とそれに対応するオラクルの強度の関係について述べる。 さらに、パラメータ化量子回路(PQC)における非可換性の重要性を量子優位性を達成する上で重要であると認識し、近年の量子ニューラルネットワークとしてのPQCのモニカーの観点から、非線形性などの古典的ニューラルネットワークの類似特性と比較した。 この論文は、上記の論文の数字や内容の多くを含んでいるが、主に補足資料の自己完結コレクションと見なされるべきである。

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