論文の概要: Qsun: an open-source platform towards practical quantum machine learning applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10541v3
• Date: Tue, 1 Mar 2022 04:03:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 05:30:36.690773
• Title: Qsun: an open-source platform towards practical quantum machine learning applications
• Title（参考訳）: qsun: 実用的な量子機械学習アプリケーションのためのオープンソースプラットフォーム
• Authors: Chuong Nguyen Quoc and Le Bin Ho and Lan Nguyen Tran and Hung Q. Nguyen
• Abstract要約: 本稿では、量子状態波動関数によって演算を下線化している量子仮想マシンQsunを紹介する。 次に、量子機械学習の代表である量子線形回帰と量子ニューラルネットワークの2つのテストについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, quantum hardware is restrained by noises and qubit numbers. Thus, a quantum virtual machine that simulates operations of a quantum computer on classical computers is a vital tool for developing and testing quantum algorithms before deploying them on real quantum computers. Various variational quantum algorithms have been proposed and tested on quantum virtual machines to surpass the limitations of quantum hardware. Our goal is to exploit further the variational quantum algorithms towards practical applications of quantum machine learning using state-of-the-art quantum computers. This paper first introduces our quantum virtual machine named Qsun, whose operation is underlined by quantum state wave-functions. The platform provides native tools supporting variational quantum algorithms. Especially using the parameter-shift rule, we implement quantum differentiable programming essential for gradient-based optimization. We then report two tests representative of quantum machine learning: quantum linear regression and quantum neural network.
• Abstract（参考訳）: 現在、量子ハードウェアはノイズと量子ビット数によって制限されている。 したがって、古典的コンピュータ上の量子コンピュータの動作をシミュレートする量子仮想マシンは、実際の量子コンピュータにそれらをデプロイする前に量子アルゴリズムを開発し、テストするための重要なツールである。 様々な変分量子アルゴリズムが提案され、量子ハードウェアの限界を超えるために量子仮想マシン上でテストされている。 我々の目標は、最先端量子コンピュータを用いた量子機械学習の実用化に向けて、変分量子アルゴリズムをさらに活用することである。 本稿ではまず,量子状態波動関数によって演算を下線化している量子仮想マシンQsunを紹介する。 このプラットフォームは、変分量子アルゴリズムをサポートするネイティブツールを提供する。 特にパラメータシフト則を用いて、勾配に基づく最適化に必須な量子微分可能プログラミングを実装した。 次に、量子機械学習の代表である量子線形回帰と量子ニューラルネットワークの2つのテストについて報告する。

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