論文の概要: Expressive Quantum Supervised Machine Learning using Kerr-nonlinear Parametric Oscillators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00688v1
• Date: Mon, 1 May 2023 07:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 13:53:03.615866
• Title: Expressive Quantum Supervised Machine Learning using Kerr-nonlinear Parametric Oscillators
• Title（参考訳）: Kerr-nonlinearパラメトリックオシレータを用いた表現型量子監視機械学習
• Authors: Yuichiro Mori, Kouhei Nakaji, Yuichiro Matsuzaki, Shiro Kawabata
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)を用いた量子機械学習は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)時代の実用的なアルゴリズムとして積極的に研究されている。 近年の研究では、古典的なデータを量子回路に繰り返しエンコードするデータ再アップロードが、表現力のある量子機械学習モデルを得るために必要であることが示されている。 我々は、Kerrnon Parametric Hilberts (KPO) を別の有望な量子コンピューティングデバイスとして用いて量子機械学習を提案する。
• 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: Quantum machine learning with variational quantum algorithms (VQA) has been actively investigated as a practical algorithm in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. Recent researches reveal that the data reuploading, which repeatedly encode classical data into quantum circuit, is necessary for obtaining the expressive quantum machine learning model in the conventional quantum computing architecture. However, the data reuploding tends to require large amount of quantum resources, which motivates us to find an alternative strategy for realizing the expressive quantum machine learning efficiently. In this paper, we propose quantum machine learning with Kerr-nonlinear Parametric Oscillators (KPOs), as another promising quantum computing device. The key idea is that we use not only the ground state and first excited state but also use higher excited states, which allows us to use a large Hilbert space even if we have a single KPO. Our numerical simulations show that the expressibility of our method with only one mode of the KPO is much higher than that of the conventional method with six qubits. Our results pave the way towards resource efficient quantum machine learning, which is essential for the practical applications in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)を用いた量子機械学習は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)時代の実用的なアルゴリズムとして積極的に研究されている。 近年の研究では、古典的データを量子回路に繰り返しエンコードするデータ再アップロードが、従来の量子コンピューティングアーキテクチャで表現力のある量子機械学習モデルを得るために必要であることが示されている。 しかし、データ再複製は大量の量子リソースを必要とする傾向があるため、表現力のある量子機械学習を効率的に実現するための代替戦略を見つける動機となる。 本稿では、kpos(kerr-nonlinear parametric oscillators)を用いた量子機械学習を、有望な量子計算デバイスとして提案する。 鍵となる考え方は、基底状態と第一励起状態だけでなく、より高い励起状態も使い、単一のKPOを持つ場合でも大きなヒルベルト空間を使うことができるということである。 数値シミュレーションにより,kpoの1つのモードのみを用いた方法の表現性は,従来の6量子ビット法よりもはるかに高いことがわかった。 この結果は,nisq時代の実用的応用に不可欠な,資源効率のよい量子機械学習への道を開くものである。

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