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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17813v3
• Date: Mon, 8 May 2023 13:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:46:42.569396
• 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, Jingbo B. 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）: 1.203955415344484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 this complexity, we first establish a general relationship between circuit depth, noise model, and purity. Based on this necessary condition, 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。 この複雑さを解析するために、まず回路深度、ノイズモデル、純度と一般的な関係を確立する。 この必要条件に基づいて,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。 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。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
  期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。 本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。 私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
• Quantum benefit of the quantum equation of motion for the strongly coupled many-body problem [0.0]
  量子運動方程式 (quantum equation of motion, QEOM) はフェルミオン多体系の励起特性を計算するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムである。 我々は、qEOMが要求される量子測定数の独立性により量子的利益を示すことを明らかに示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T22:10:26Z)
• Fighting noise with noise: a stochastic projective quantum eigensolver [0.0]
  本稿では,量子状態の必要なサンプリングにおいて,物理観測値の2次低減につながる新しい手法を提案する。 この方法は、量子デバイス上の一般化学のための励起状態計算やシミュレーションに応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T09:22:06Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected regime [77.34726150561087]
  量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。 量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Robustness Verification of Quantum Classifiers [1.3534683694551501]
  我々は、雑音に対する量子機械学習アルゴリズムの検証と解析のための正式なフレームワークを定義する。 堅牢な境界が導出され、量子機械学習アルゴリズムが量子トレーニングデータに対して堅牢であるか否かを確認するアルゴリズムが開発された。 我々のアプローチはGoogleのQuantum分類器に実装されており、ノイズの小さな乱れに関して量子機械学習アルゴリズムの堅牢性を検証することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T11:56:23Z)
• Minimizing estimation runtime on noisy quantum computers [0.0]
  ベイズ推論の実行には、ELF(Engineered chance function)が用いられる。 物理ハードウェアがノイズの多い量子コンピュータの仕組みから遷移するにつれて,ELF形式がサンプリングにおける情報ゲイン率をいかに向上させるかを示す。 この技術は、化学、材料、ファイナンスなどを含む多くの量子アルゴリズムの中心的なコンポーネントを高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T17:46:18Z)
• Simulating quantum chemistry in the seniority-zero space on qubit-based quantum computers [0.0]
  計算量子化学の近似をゲートベースの量子コンピュータ上で分子化学をシミュレートする手法と組み合わせる。 基本集合を増大させるために解放された量子資源を用いることで、より正確な結果が得られ、必要な数の量子コンピューティングの実行が削減されることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T19:44:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。