Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sample Complexity of Learning Quantum Circuits

論文の概要: Sample Complexity of Learning Quantum Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09078v1
Date: Mon, 19 Jul 2021 18:00:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-21 14:46:13.056795
Title: Sample Complexity of Learning Quantum Circuits
Title（参考訳）: 学習量子回路のサンプル複雑性
Authors: Haoyuan Cai, Qi Ye, Dong-Ling Deng
Abstract要約: 物理量子回路は、経験的リスク最小化により、量子コンピュータ上でPACを学習可能であることを示す。我々の結果は、理論と実験の両方において量子機械学習のための貴重なガイドを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.329298109272386
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum computers hold unprecedented potentials for machine learning applications. Here, we prove that physical quantum circuits are PAC (probably approximately correct) learnable on a quantum computer via empirical risk minimization: to learn a quantum circuit with at most $n^c$ gates and each gate acting on a constant number of qubits, the sample complexity is bounded by $\tilde{O}(n^{c+1})$. In particular, we explicitly construct a family of variational quantum circuits with $O(n^{c+1})$ elementary gates arranged in a fixed pattern, which can represent all physical quantum circuits consisting of at most $n^c$ elementary gates. Our results provide a valuable guide for quantum machine learning in both theory and experiment.
Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは機械学習アプリケーションに先例のない可能性を持っている。ここで、物理量子回路は、経験的リスク最小化により、量子コンピュータ上でpac(おそらくほぼ正しい)学習可能であることを証明する: 最大$n^c$ゲートと一定数の量子ビットに作用する各ゲートを持つ量子回路を学習するには、サンプル複雑性は$\tilde{o}(n^{c+1})$で制限される。特に、固定パターンで配置された$O(n^{c+1})$小数点ゲートを持つ変分量子回路の族を明示的に構成し、少なくとも$n^c$小数点ゲートからなる全ての物理量子回路を表現できる。我々の結果は、理論と実験の両方において量子機械学習のための貴重なガイドを提供する。

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