論文の概要: Complexity analysis of weakly noisy quantum states via quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17813v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 06:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-03 15:08:40.035973
• Title: Complexity analysis of weakly noisy quantum states via quantum machine learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習による弱雑音量子状態の複雑性解析
• Authors: Yusen Wu, Bujiao Wu, Yanqi Song, Xiao Yuan, Jens Eisert, Jingbo Wang
• Abstract要約: 我々は弱雑音状態の複雑さに焦点を当て、ノイズ状態の準備に必要な最短量子回路のサイズとして定義する。 構造化量子ニューラルネットワークの固有接続特性を利用した量子機械学習(QML)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.987007841096955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers capable of fault-tolerant operation are expected to provide provable advantages over classical computational models. However, the question of whether quantum advantages exist in the noisy intermediate-scale quantum era remains a fundamental and challenging problem. The root of this challenge lies in the difficulty of exploring and quantifying the power of noisy quantum states. In this work, we focus on the complexity of weakly noisy states, which we define as the size of the shortest quantum circuit required to prepare the noisy state. To analyze the complexity, we propose a quantum machine learning (QML) algorithm that exploits the intrinsic-connection property of structured quantum neural networks. The proposed QML algorithm enables efficiently predicting the complexity of weakly noisy states from measurement results, representing a paradigm shift in our ability to characterize the power of noisy quantum computation.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントな動作が可能な量子コンピュータは、古典的な計算モデルよりも証明可能な利点をもたらすことが期待されている。 しかし、ノイズの多い中間スケールの量子時代に量子的優位性が存在するかどうかという問題は根本的で難しい問題である。 この挑戦の根源は、ノイズの多い量子状態のパワーを探索し定量化することの難しさにある。 本研究では,ノイズ状態を生成するのに必要な最短の量子回路のサイズと定義した弱雑音状態の複雑性に着目した。 複雑性を分析するために,構造化量子ニューラルネットワークの固有接続性を利用する量子機械学習(qml)アルゴリズムを提案する。 提案したQMLアルゴリズムは,観測結果から弱雑音状態の複雑性を効率的に予測し,ノイズ量子計算のパワーを特徴付けるためのパラダイムシフトを示す。

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