論文の概要: Fast suppression of classification error in variational quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08026v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 17:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 03:03:21.529781
• Title: Fast suppression of classification error in variational quantum circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路における分類誤差の高速抑制
• Authors: Bingzhi Zhang and Quntao Zhuang
• Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は、短期的な応用において大きな可能性を示している。 本稿では,古典的後処理を最適化したVQCシステムを提案する。 VQC量子データ分類の誤差は、典型的には回路深さとともに指数関数的に減衰する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum circuits (VQCs) have shown great potential in near-term applications. However, the discriminative power of a VQC, in connection to its circuit architecture and depth, is not understood. To unleash the genuine discriminative power of a VQC, we propose a VQC system with the optimal classical post-processing -- maximum-likelihood estimation on measuring all VQC output qubits. Via extensive numerical simulations, we find that the error of VQC quantum data classification typically decay exponentially with the circuit depth, when the VQC architecture is extensive -- the number of gates does not shrink with the circuit depth. This fast error suppression ends at the saturation towards the ultimate Helstrom limit of quantum state discrimination. On the other hand, non-extensive VQCs such as quantum convolutional neural networks are sub-optimal and fail to achieve the Helstrom limit. To achieve the best performance for a given VQC, the optimal classical post-processing is crucial even for a binary classification problem. To simplify VQCs for near-term implementations, we find that utilizing the symmetry of the input properly can improve the performance, while oversimplification can lead to degradation.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(vqcs)は、短期的応用において大きなポテンシャルを示している。 しかしながら、VQCの回路構造と深さに関する識別力は理解されていない。 VQCの真の識別能力を解き放つために,VQCの出力量子ビットを最大値で推定する古典的後処理を用いたVQCシステムを提案する。 広範な数値シミュレーションにより、VQCの量子データ分類の誤差は、VQCアーキテクチャが広い場合、回路深さとともに指数関数的に減衰することがわかった。 この高速な誤差抑制は、量子状態判別の究極のヘルストローム極限への飽和で終わる。 一方、量子畳み込みニューラルネットワークのような非集中的なVQCは準最適であり、ヘルストロム限界を達成できない。 与えられたvqcの最適性能を達成するためには、バイナリ分類問題においても最適な古典後処理が不可欠である。 短期実装のVQCを単純化するために,入力の対称性を適切に利用することで性能が向上し,過度に単純化すると劣化が生じる。

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