論文の概要: Impact of quantum noise on the training of quantum Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01007v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 10:35:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 07:59:44.933353
• Title: Impact of quantum noise on the training of quantum Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 量子生成逆数ネットワークのトレーニングにおける量子ノイズの影響
• Authors: Kerstin Borras, Su Yeon Chang, Lena Funcke, Michele Grossi, Tobias Hartung, Karl Jansen, Dirk Kruecker, Stefan K\"uhn, Florian Rehm, Cenk T\"uys\"uz, and Sofia Vallecorsa
• Abstract要約: 我々は、異なる種類の量子ノイズが存在する場合の量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の性能について、最初の研究を行う。 特に,qGAN学習過程におけるリードアウトと2ビットゲート誤差の影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current noisy intermediate-scale quantum devices suffer from various sources of intrinsic quantum noise. Overcoming the effects of noise is a major challenge, for which different error mitigation and error correction techniques have been proposed. In this paper, we conduct a first study of the performance of quantum Generative Adversarial Networks (qGANs) in the presence of different types of quantum noise, focusing on a simplified use case in high-energy physics. In particular, we explore the effects of readout and two-qubit gate errors on the qGAN training process. Simulating a noisy quantum device classically with IBM's Qiskit framework, we examine the threshold of error rates up to which a reliable training is possible. In addition, we investigate the importance of various hyperparameters for the training process in the presence of different error rates, and we explore the impact of readout error mitigation on the results.
• Abstract（参考訳）: 現在のうるさい中間スケール量子デバイスは、固有量子ノイズの様々な発生源に苦しむ。 ノイズの影響を克服することが大きな課題であり、異なる誤差緩和と誤り訂正技術が提案されている。 本稿では,高エネルギー物理学における簡易な応用事例に着目し,異なる種類の量子ノイズの存在下での量子生成逆ネットワーク(qgans)の性能に関する最初の研究を行う。 特に,qGAN学習過程におけるリードアウトと2ビットゲート誤差の影響について検討する。 IBMのQiskitフレームワークで古典的にノイズの多い量子デバイスをシミュレートし、信頼性のあるトレーニングが可能なエラー率のしきい値を検討する。 さらに,異なる誤り率の存在下でのトレーニングプロセスにおける様々なハイパーパラメータの重要性について検討し,結果に対する読み出し誤り軽減の影響について検討する。

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