論文の概要: Differentiable Quantum Programming with Unbounded Loops

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04507v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 19:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 18:08:12.137913
• Title: Differentiable Quantum Programming with Unbounded Loops
• Title（参考訳）: 非有界ループによる微分可能量子プログラミング
• Authors: Wang Fang, Mingsheng Ying, Xiaodi Wu
• Abstract要約: 非有界ループを持つ最初の微分可能な量子プログラミングフレームワークを提供する。 非有界ループの微分における無限和を扱う導関数に対するランダム化推定器を導入する。 いくつかのパラメータ化量子アプリケーションに対する近接最適パラメータの自動同定に,我々のフレームワークのエキサイティングな応用を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.648855845619705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of variational quantum applications has led to the development of automatic differentiation techniques in quantum computing. Recently, Zhu et al. (PLDI 2020) have formulated differentiable quantum programming with bounded loops, providing a framework for scalable gradient calculation by quantum means for training quantum variational applications. However, promising parameterized quantum applications, e.g., quantum walk and unitary implementation, cannot be trained in the existing framework due to the natural involvement of unbounded loops. To fill in the gap, we provide the first differentiable quantum programming framework with unbounded loops, including a newly designed differentiation rule, code transformation, and their correctness proof. Technically, we introduce a randomized estimator for derivatives to deal with the infinite sum in the differentiation of unbounded loops, whose applicability in classical and probabilistic programming is also discussed. We implement our framework with Python and Q#, and demonstrate a reasonable sample efficiency. Through extensive case studies, we showcase an exciting application of our framework in automatically identifying close-to-optimal parameters for several parameterized quantum applications.
• Abstract（参考訳）: 変分量子応用の出現は、量子コンピューティングにおける自動微分技術の発展につながった。 最近、Zhuら (PLDI 2020) は有界ループを持つ微分可能量子プログラミングを定式化し、量子変分法を訓練するための量子手段によるスケーラブルな勾配計算のためのフレームワークを提供している。 しかし、量子ウォークやユニタリ実装のような有望なパラメータ化量子アプリケーションは、非有界ループの自然な関与のため、既存のフレームワークでは訓練できない。 このギャップを埋めるために、新しく設計された微分規則、コード変換、それらの正当性証明を含む、非有界ループを持つ最初の微分可能な量子プログラミングフレームワークを提供する。 技術的には、非有界ループの微分における無限和を扱う導関数のランダム化推定器を導入し、古典的および確率的プログラミングへの適用性についても論じる。 我々はPythonとQ#でフレームワークを実装し、適切なサンプル効率を示す。 広範囲にわたるケーススタディを通じて、いくつかのパラメータ化量子アプリケーションに対して、近接最適パラメータを自動的に識別するフレームワークのエキサイティングな応用を紹介した。

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