論文の概要: Out-of-distribution generalization for learning quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10268v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 17:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 12:57:33.416950
- Title: Out-of-distribution generalization for learning quantum dynamics
- Title（参考訳）: 量子力学学習のための分布外一般化
- Authors: Matthias C. Caro, Hsin-Yuan Huang, Nicholas Ezzell, Joe Gibbs, Andrew
T. Sornborger, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles, Zo\"e Holmes
- Abstract要約: 一般化境界は量子機械学習(QML)のトレーニングデータ要求を評価する重要なツールである
QNNを用いて未知のユニタリを学習するタスクに対して,分布の一般化を証明した。
ハイゼンベルクスピン鎖の進化は、製品訓練状態のみを用いて学べることを示し、これを数値的に説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1503874224655997
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generalization bounds are a critical tool to assess the training data
requirements of Quantum Machine Learning (QML). Recent work has established
guarantees for in-distribution generalization of quantum neural networks
(QNNs), where training and testing data are assumed to be drawn from the same
data distribution. However, there are currently no results on
out-of-distribution generalization in QML, where we require a trained model to
perform well even on data drawn from a distribution different from the training
distribution. In this work, we prove out-of-distribution generalization for the
task of learning an unknown unitary using a QNN and for a broad class of
training and testing distributions. In particular, we show that one can learn
the action of a unitary on entangled states using only product state training
data. We numerically illustrate this by showing that the evolution of a
Heisenberg spin chain can be learned using only product training states. Since
product states can be prepared using only single-qubit gates, this advances the
prospects of learning quantum dynamics using near term quantum computers and
quantum experiments, and further opens up new methods for both the classical
and quantum compilation of quantum circuits.
- Abstract（参考訳）: 一般化バウンダリは、量子機械学習(QML)のトレーニングデータ要求を評価する重要なツールである。
最近の研究は、同じデータ分布からトレーニングデータとテストデータが引き出されると仮定される量子ニューラルネットワーク(QNN)の分布内一般化の保証を確立している。
しかし、現在、qmlの分布外一般化の結果はなく、トレーニング分布とは異なる分布から引き出されたデータでも、トレーニングされたモデルがうまく機能するように要求される。
本稿では,未知のユニタリをqnnを用いて学習するタスクと,幅広いトレーニングおよびテスト分布のクラスに対して,分散の一般化を実証する。
特に,製品状態トレーニングデータのみを使用して,絡み合った状態に対するユニタリの動作を学習できることが示されている。
ハイゼンベルクスピン鎖の進化は、製品訓練状態のみを用いて学習できることを示し、これを数値的に説明する。
生成物の状態は単一量子ビットゲートのみを用いて準備できるため、近未来の量子コンピュータと量子実験を用いて量子力学を学習し、量子回路の古典的および量子的コンパイルのための新しい手法をさらに開放する。
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