論文の概要: Building spatial symmetries into parameterized quantum circuits for faster training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14413v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 21:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 22:51:04.514466
• Title: Building spatial symmetries into parameterized quantum circuits for faster training
• Title（参考訳）: 高速トレーニングのためのパラメータ化量子回路への空間対称性の構築
• Authors: Frederic Sauvage, Martin Larocca, Patrick J. Coles, M. Cerezo
• Abstract要約: 空間対称性を慎重に検討すると,理想的なパラメータ構造が自然に現れることを示す。 すなわち、ハミルトニアン問題の自己同型群を考え、この対称性群の下で同変な回路構成を開発する。 ORBと呼ばれる新しい回路構造の利点は、いくつかの基底状態問題において数値的に探索される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Practical success of quantum learning models hinges on having a suitable structure for the parameterized quantum circuit. Such structure is defined both by the types of gates employed and by the correlations of their parameters. While much research has been devoted to devising adequate gate-sets, typically respecting some symmetries of the problem, very little is known about how their parameters should be structured. In this work, we show that an ideal parameter structure naturally emerges when carefully considering spatial symmetries (i.e., the symmetries that are permutations of parts of the system under study). Namely, we consider the automorphism group of the problem Hamiltonian, leading us to develop a circuit construction that is equivariant under this symmetry group. The benefits of our novel circuit structure, called ORB, are numerically probed in several ground-state problems. We find a consistent improvement (in terms of circuit depth, number of parameters required, and gradient magnitudes) compared to literature circuit constructions.
• Abstract（参考訳）: 量子学習モデルの実践的な成功は、パラメータ化量子回路に適した構造を持つことにある。 このような構造は、使用するゲートの種類とパラメータの相関によって定義される。 ゲートセットの適切な設計に多くの研究が注がれており、通常は問題の対称性を尊重しているが、それらのパラメータがどのように構成されるべきかはほとんど分かっていない。 本研究では,空間的対称性(すなわち,研究中の系の一部の置換である対称性)を慎重に考えると,理想的パラメータ構造が自然に出現することを示す。 すなわち、問題ハミルトニアンの自己同型群を考えると、この対称性群の下で同値である回路構成を開発することになる。 ORBと呼ばれる新しい回路構造の利点は、いくつかの基底状態問題において数値的に探索される。 文献的な回路構成と比較して,回路の深さ,パラメータ数,勾配等級などにおいて,一貫した改善がみられた。

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