論文の概要: Quantum Neural Estimation of Entropies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01171v1
- Date: Mon, 3 Jul 2023 17:30:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 12:10:40.807660
- Title: Quantum Neural Estimation of Entropies
- Title（参考訳）: エントロピーの量子ニューラル推定
- Authors: Ziv Goldfeld, Dhrumil Patel, Sreejith Sreekumar, and Mark M. Wilde
- Abstract要約: エントロピー測度は、量子システムに存在する情報と相関の量を定量化する。
実際には、量子状態が未知であり、そのコピーのみが利用可能である場合、そのようなエントロピー測度の推定に頼らなければならない。
我々はフォン・ノイマンとレーニイのエントロピーを推定するための変分量子アルゴリズムと、測定された相対エントロピーと測定されたR'enyiの相対エントロピーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.64666135300183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entropy measures quantify the amount of information and correlations present
in a quantum system. In practice, when the quantum state is unknown and only
copies thereof are available, one must resort to the estimation of such entropy
measures. Here we propose a variational quantum algorithm for estimating the
von Neumann and R\'enyi entropies, as well as the measured relative entropy and
measured R\'enyi relative entropy. Our approach first parameterizes a
variational formula for the measure of interest by a quantum circuit and a
classical neural network, and then optimizes the resulting objective over
parameter space. Numerical simulations of our quantum algorithm are provided,
using a noiseless quantum simulator. The algorithm provides accurate estimates
of the various entropy measures for the examples tested, which renders it as a
promising approach for usage in downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: エントロピー測度は、量子システムに存在する情報量と相関を定量化する。
実際には、量子状態が未知でそのコピーのみが利用可能である場合には、そのようなエントロピー測度の推定に頼る必要がある。
ここでは、フォン・ノイマンとR'enyiエントロピーを推定するための変分量子アルゴリズムと、測定された相対エントロピーと測定されたR'enyi相対エントロピーを提案する。
提案手法は,まず量子回路と古典的ニューラルネットワークによる関心度測定の変分式をパラメータ化し,パラメータ空間上での目的を最適化する。
ノイズレス量子シミュレータを用いて,我々の量子アルゴリズムの数値シミュレーションを行った。
このアルゴリズムは、テストした例の様々なエントロピー測度を正確に推定し、下流タスクでの使用に有望なアプローチとして表現する。
関連論文リスト
- Natural gradient and parameter estimation for quantum Boltzmann machines [3.9134031118910264]
パラメータ化熱状態の基本幾何学の式を定式化する。
これらの式の価値を推定するための量子アルゴリズムを導出する。
その結果、量子ボルツマン機械学習のための自然な勾配降下アルゴリズムの開発に応用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:56:06Z) - A quantum implementation of high-order power method for estimating geometric entanglement of pure states [39.58317527488534]
この研究は、多ビット純状態の絡み合いの幾何学的測度を推定する反復高次電力法の量子的適応を示す。
現在の(ハイブリッドな)量子ハードウェア上で実行可能であり、量子メモリに依存しない。
標準偏極チャネルに基づく単純な理論モデルを用いて,雑音がアルゴリズムに与える影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:40:24Z) - Disentanglement Provides a Unified Estimation for Quantum Entropies and Distance Measures [2.14566083603001]
本稿では、量子エントロピーと距離を推定するために、分散量子ニューラルネットワーク(DEQNN)を用いた統一的なアプローチを提案する。
我々の数学的証明は、DECNNがより小さな部分状態において量子エントロピーと距離を保存できることを証明している。
この方法は任意の数の量子状態に対してスケーラブルであり、特により複雑な量子系に対して有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T14:33:03Z) - Probing finite-temperature observables in quantum simulators of spin
systems with short-time dynamics [62.997667081978825]
ジャジンスキー等式から動機付けられたアルゴリズムを用いて, 有限温度可観測体がどのように得られるかを示す。
長範囲の逆場イジングモデルにおける有限温度相転移は、捕捉されたイオン量子シミュレータで特徴づけられることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T18:00:02Z) - Commutation simulator for open quantum dynamics [0.0]
時間依存密度作用素 $hatrho(t)$ の直接的性質を調べる革新的な方法を提案する。
可換関係の期待値と$hatrho(t)$の変化率を直接計算できる。
単一量子ビットの場合において、単純だが重要な例が示され、多くの量子ビットを用いた実用的な量子シミュレーション法の拡張について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-01T16:03:43Z) - An Introduction to Quantum Machine Learning for Engineers [36.18344598412261]
量子機械学習は、ゲートベースの量子コンピュータをプログラムするための支配的なパラダイムとして登場しつつある。
この本は、確率と線形代数の背景を持つエンジニアの聴衆のために、量子機械学習の自己完結した紹介を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-11T12:10:52Z) - Quantum algorithms for grid-based variational time evolution [36.136619420474766]
本稿では,第1量子化における量子力学の実行のための変分量子アルゴリズムを提案する。
シミュレーションでは,従来観測されていた変動時間伝播手法の数値不安定性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T19:00:45Z) - Quantum algorithms for estimating quantum entropies [6.211541620389987]
基本量子状態のフォン・ノイマンと量子$alpha$-R'enyiエントロピーを推定する量子アルゴリズムを提案する。
また,入力状態の単一コピーを用いて量子エントロピー推定のための量子エントロピー回路を効率的に構築する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T15:44:24Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:33:10Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z) - Measuring Analytic Gradients of General Quantum Evolution with the
Stochastic Parameter Shift Rule [0.0]
本研究では,量子計測から直接最適化される関数の勾配を推定する問題について検討する。
マルチキュービットパラメトリック量子進化の勾配を推定するアルゴリズムを提供する数学的に正確な公式を導出する。
私たちのアルゴリズムは、利用可能な全ての量子ゲートがノイズである場合でも、いくつかの近似で機能し続けています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T18:24:11Z)
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。