論文の概要: Empirical Sample Complexity of Neural Network Mixed State Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01840v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 17:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:20:18.762236
• Title: Empirical Sample Complexity of Neural Network Mixed State Reconstruction
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク混合状態再構成の実証的サンプル複雑性
• Authors: Haimeng Zhao and Giuseppe Carleo and Filippo Vicentini
• Abstract要約: 混合状態に対する異なる量子状態再構成技術の性能を数値的に検討する。 本稿では,分散低減手法を適用して,アルゴリズムの量子リソース要求を体系的に低減する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state reconstruction using Neural Quantum States has been proposed as a viable tool to reduce quantum shot complexity in practical applications, and its advantage over competing techniques has been shown in numerical experiments focusing mainly on the noiseless case. In this work, we numerically investigate the performance of different quantum state reconstruction techniques for mixed states: the finite-temperature Ising model. We show how to systematically reduce the quantum resource requirement of the algorithms by applying variance reduction techniques. Then, we compare the two leading neural quantum state encodings of the state, namely, the Neural Density Operator and the positive operator-valued measurement representation, and illustrate their different performance as the mixedness of the target state varies. We find that certain encodings are more efficient in different regimes of mixedness and point out the need for designing more efficient encodings in terms of both classical and quantum resources.
• Abstract（参考訳）: 神経量子状態を用いた量子状態再構成は、実用的な応用において量子ショットの複雑さを減らすための有効なツールとして提案されており、特にノイズレスの場合に焦点を当てた数値実験でその利点が示されている。 本研究では,混合状態に対する異なる量子状態再構成手法(有限温度イジングモデル)の性能を数値的に検討する。 本稿では,分散低減手法を応用し,アルゴリズムの量子資源要件を体系的に低減する方法を示す。 次に、状態の2つの主要なニューラルネットワーク量子状態、すなわち、神経密度演算子と正の演算子値測定表現を比較し、対象状態の混合度が異なるため、それらの性能を示す。 我々は、ある種のエンコーディングは異なる混合状態においてより効率的であり、古典的資源と量子的資源の両方の観点からより効率的なエンコーディングを設計する必要性を指摘する。

関連論文リスト

• Universal Quantum Tomography With Deep Neural Networks [0.0]
  純量子状態トモグラフィーと混合量子状態トモグラフィーの両方に対する2つのニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。 提案手法は,実験データから混合量子状態の再構成を行なえることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T19:09:18Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• Improved Quantum Algorithms for Eigenvalues Finding and Gradient Descent [0.0]
  ブロック符号化は、最近開発された量子アルゴリズムの統一フレームワークを形成する量子信号処理において重要な要素である。 本稿では,前述した2つの量子アルゴリズムを効果的に拡張するためにブロック符号化を利用する。 提案手法を,行列逆転や多重固有値推定など,異なる文脈に拡張する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T15:59:03Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Reconstructing complex states of a 20-qubit quantum simulator [0.6646556786265893]
  本稿では, 量子状態の多角化を効果的に再現する手法を示す。 我々は,ニューラルネットワークの量子状態表現に基づく手法と比較して,状態再構成の品質と収束の高速化を観察する。 本研究は,多体量子系のクエンチダイナミクスによって生成される複素状態の効率的な実験的評価への道を開くものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T15:52:20Z)
• 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)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Mixed State Entanglement Classification using Artificial Neural Networks [0.0]
  分離型ニューラルネットワーク量子状態は、絡み合い特性が明示的にプログラム可能である量子状態のパラメータ化に、ニューラルネットワークにインスパイアされた。 我々は、SNNSを混合多部状態に拡張し、複雑に絡み合った量子系を研究するための汎用的で効率的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T14:59:24Z)
• Neural network quantum state tomography in a two-qubit experiment [52.77024349608834]
  機械学習にインスパイアされた変分法は、量子シミュレータのスケーラブルな状態キャラクタリゼーションへの有望な経路を提供する。 本研究では,2ビットの絡み合った状態を生成する実験から得られた測定データに適用することにより,いくつかの手法をベンチマークし比較する。 実験的な不完全性やノイズの存在下では、変動多様体を物理状態に収束させることで、再構成された状態の質が大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T17:25:12Z)
• Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
  本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。 我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T07:40:23Z)

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。