論文の概要: Quantum Deep Dreaming: A Novel Approach for Quantum Circuit Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04343v1
- Date: Sat, 5 Nov 2022 22:16:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 16:54:56.325800
- Title: Quantum Deep Dreaming: A Novel Approach for Quantum Circuit Design
- Title（参考訳）: 量子Deep Dreaming:量子回路設計の新しいアプローチ
- Authors: Romi Lifshitz
- Abstract要約: 量子ディープドリーミング(Quantum Deep Dreaming, QDD)は、特定の目的のために最適な量子回路アーキテクチャを生成するアルゴリズムである。
我々は、QDDが基底状態エネルギーに近い6量子ビットの回路、すなわち「ドレーム」を正常に生成することを示した。
- 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: One of the challenges currently facing the quantum computing community is the
design of quantum circuits which can efficiently run on near-term quantum
computers, known as the quantum compiling problem. Algorithms such as the
Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization
Algorithm (QAOA), and Quantum Architecture Search (QAS) have been shown to
generate or find optimal near-term quantum circuits. However, these methods are
computationally expensive and yield little insight into the circuit design
process. In this paper, we propose Quantum Deep Dreaming (QDD), an algorithm
that generates optimal quantum circuit architectures for specified objectives,
such as ground state preparation, while providing insight into the circuit
design process. In QDD, we first train a neural network to predict some
property of a quantum circuit (such as VQE energy). Then, we employ the Deep
Dreaming technique on the trained network to iteratively update an initial
circuit to achieve a target property value (such as ground state VQE energy).
Importantly, this iterative updating allows us to analyze the intermediate
circuits of the dreaming process and gain insights into the circuit features
that the network is modifying during dreaming. We demonstrate that QDD
successfully generates, or 'dreams', circuits of six qubits close to ground
state energy (Transverse Field Ising Model VQE energy) and that dreaming
analysis yields circuit design insights. QDD is designed to optimize circuits
with any target property and can be applied to circuit design problems both
within and outside of quantum chemistry. Hence, QDD lays the foundation for the
future discovery of optimized quantum circuits and for increased
interpretability of automated quantum algorithm design.
- Abstract（参考訳）: 現在量子コンピューティングコミュニティが直面している課題の1つは、量子コンパイル問題として知られる、短期的な量子コンピュータ上で効率的に動作する量子回路の設計である。
変分量子固有解法 (VQE) や量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) 、量子アーキテクチャ探索 (QAS) といったアルゴリズムは、最適に近い量子回路を生成または見つけることが示されている。
しかし、これらの手法は計算コストが高く、回路設計プロセスについてはほとんど洞察を得られない。
本稿では,回路設計過程に対する洞察を提供しつつ,基底状態形成などの特定目的に対して最適な量子回路アーキテクチャを生成するアルゴリズムであるquantum deep dreaming (qdd)を提案する。
qddでは、まずニューラルネットワークを訓練し、量子回路(vqeエネルギーなど)のいくつかの特性を予測する。
次に,訓練ネットワーク上でのディープドリーム技術を用いて,初期回路の更新を反復的に行い,対象特性値(基底状態vqeエネルギーなど)を達成する。
重要なのは、この反復的な更新によって、夢のプロセスの中間回路を分析し、夢中にネットワークが修正している回路の特徴について洞察を得ることができます。
我々は,QDDが基底状態エネルギー(Transverse Field Ising Model VQE Energy)に近い6量子ビットの回路(Dreams)をうまく生成し,また,ドリーム解析によって回路設計の洞察が得られることを示した。
QDDは、任意の目的特性を持つ回路を最適化するために設計されており、量子化学の内外の両方で回路設計問題に適用できる。
したがって、qddは最適化量子回路の将来の発見と、自動量子アルゴリズム設計の解釈可能性の向上のための基礎を築いている。
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