論文の概要: Quantum machine learning channel discrimination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09933v1
- Date: Mon, 20 Jun 2022 18:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 09:42:10.585403
- Title: Quantum machine learning channel discrimination
- Title（参考訳）: 量子機械学習チャネルの識別
- Authors: Andrey Kardashin and Anna vlasova and Anastasia Pervishko and Dmitry
Yudin and Jacob Biamonte
- Abstract要約: 量子チャネル判別の問題では、与えられた数の量子チャネルを区別する。
本研究は、変分量子回路の応用と、そのようなチャネルを識別するための機械学習技術について研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the problem of quantum channel discrimination, one distinguishes between a
given number of quantum channels, which is done by sending an input state
through a channel and measuring the output state. This work studies
applications of variational quantum circuits and machine learning techniques
for discriminating such channels. In particular, we explore (i) the practical
implementation of embedding this task into the framework of variational quantum
computing, (ii) training a quantum classifier based on variational quantum
circuits, and (iii) applying the quantum kernel estimation technique. For
testing these three channel discrimination approaches, we considered a pair of
entanglement-breaking channels and the depolarizing channel with two different
depolarization factors. For the approach (i), we address solving the quantum
channel discrimination problem using widely discussed parallel and sequential
strategies. We show the advantage of the latter in terms of better convergence
with less quantum resources. Quantum channel discrimination with a variational
quantum classifier (ii) allows one to operate even with random and mixed input
states and simple variational circuits. The kernel-based classification
approach (iii) is also found effective as it allows one to discriminate
depolarizing channels associated not with just fixed values of the
depolarization factor, but with ranges of it. Additionally, we discovered that
a simple modification of one of the commonly used kernels significantly
increases the efficiency of this approach. Finally, our numerical findings
reveal that the performance of variational methods of channel discrimination
depends on the trace of the product of the output states. These findings
demonstrate that quantum machine learning can be used to discriminate channels,
such as those representing physical noise processes.
- Abstract（参考訳）: 量子チャネル識別問題において、入力状態をチャネル経由で送信し、出力状態を測定することによって、与えられた数の量子チャネルを区別する。
本研究は、変分量子回路およびそのようなチャネルを識別するための機械学習技術の適用について研究する。
特に私たちは
(i)変分量子コンピューティングの枠組みにこの課題を組み込む実践的実装
(ii)変動量子回路に基づく量子分類器の訓練、及び
(iii)量子カーネル推定手法の適用。
これら3つのチャネル識別手法をテストするために,2つの異なる非分極因子を持つ一対の絡み込み破壊チャネルと脱分極チャネルを検討した。
アプローチのために
i) 広範に議論されている並列戦略と逐次戦略を用いて量子チャネル識別問題を解く。
量子リソースが少ない方が収束性が良くなるという点で後者の利点を示す。
変分量子分類器を用いた量子チャネル識別
(ii) ランダムかつ混合な入力状態や単純な変動回路でも動作可能である。
カーネルに基づく分類手法
また、(iii)は、非分極因子の固定値だけでなく、その範囲に関連付けられた非分極チャネルを判別できるため、有効である。
さらに、よく使われるカーネルの1つを単純に修正することで、このアプローチの効率が大幅に向上することを発見した。
最後に, チャネル識別の変分法の性能は, 出力状態の積の痕跡に依存することが明らかとなった。
これらの結果は、量子機械学習が、物理ノイズプロセスを表すようなチャネルの識別に利用できることを示している。
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