論文の概要: Pulse-efficient quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01383v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 10:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 23:13:22.613617
• Title: Pulse-efficient quantum machine learning
• Title（参考訳）: パルス効率量子機械学習
• Authors: Andr\'e Melo, Nathan Earnest-Noble, Francesco Tacchino
• Abstract要約: パルス効率回路が量子機械学習アルゴリズムに与える影響について検討する。 パルス効率の伝送は平均回路長を大幅に短縮することがわかった。 我々は、ハミルトン変分アンザッツにパルス効率のトランスパイルを適用し、ノイズ誘起バレン高原の開始を遅らせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning algorithms based on parameterized quantum circuits are promising candidates for near-term quantum advantage. Although these algorithms are compatible with the current generation of quantum processors, device noise limits their performance, for example by inducing an exponential flattening of loss landscapes. Error suppression schemes such as dynamical decoupling and Pauli twirling alleviate this issue by reducing noise at the hardware level. A recent addition to this toolbox of techniques is pulse-efficient transpilation, which reduces circuit schedule duration by exploiting hardware-native cross-resonance interaction. In this work, we investigate the impact of pulse-efficient circuits on near-term algorithms for quantum machine learning. We report results for two standard experiments: binary classification on a synthetic dataset with quantum neural networks and handwritten digit recognition with quantum kernel estimation. In both cases, we find that pulse-efficient transpilation vastly reduces average circuit durations and, as a result, significantly improves classification accuracy. We conclude by applying pulse-efficient transpilation to the Hamiltonian Variational Ansatz and show that it delays the onset of noise-induced barren plateaus.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路に基づく量子機械学習アルゴリズムは、短期的な量子優位性の候補である。 これらのアルゴリズムは現在の量子プロセッサと互換性があるが、デバイスノイズは、例えば損失景観の指数的平坦化を誘導することによって、その性能を制限する。 dynamical decouplingやpauli twirlingといったエラー抑制スキームは、ハードウェアレベルでのノイズを減らすことでこの問題を軽減している。 このツールボックスに最近追加されたのはパルス効率の伝送であり、ハードウェアとネイティブの相互共振相互作用を利用して回路のスケジュール時間を短縮する。 本研究では,パルス効率回路が量子機械学習の短期的アルゴリズムに与える影響について検討する。 量子ニューラルネットワークを用いた合成データセットのバイナリ分類と,量子カーネル推定を用いた手書き桁認識の2つの標準実験の結果を報告する。 いずれの場合も、パルス効率の変換は平均回路長を大幅に短縮し、その結果、分類精度が大幅に向上する。 ハミルトン変分アンサッツに対してパルス効率のよいトランスパイル法を適用し,ノイズ誘起不毛高原の発生を遅らせることを示した。

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