論文の概要: Error-tolerant quantum convolutional neural networks for
symmetry-protected topological phases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03711v1
- Date: Fri, 7 Jul 2023 16:47:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 11:51:26.635598
- Title: Error-tolerant quantum convolutional neural networks for
symmetry-protected topological phases
- Title（参考訳）: 対称性保護位相に対する誤差耐性量子畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Petr Zapletal, Nathan A. McMahon, and Michael J. Hartmann
- Abstract要約: パラメトリック化量子回路、測定、フィードフォワードに基づく量子ニューラルネットワークは、大量の量子データを処理できる。
量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を構築し,異なる対称性で保護された位相を認識できる。
QCNNの出力は閾値誤差確率以下の対称性破り誤差に対して頑健であることを示す。
- 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: The analysis of noisy quantum states prepared on current quantum computers is
getting beyond the capabilities of classical computing. Quantum neural networks
based on parametrized quantum circuits, measurements and feed-forward can
process large amounts of quantum data to reduce measurement and computational
costs of detecting non-local quantum correlations. The tolerance of errors due
to decoherence and gate infidelities is a key requirement for the application
of quantum neural networks on near-term quantum computers. Here we construct
quantum convolutional neural networks (QCNNs) that can, in the presence of
incoherent errors, recognize different symmetry-protected topological phases of
generalized cluster-Ising Hamiltonians from one another as well as from
topologically trivial phases. Using matrix product state simulations, we show
that the QCNN output is robust against symmetry-breaking errors below a
threshold error probability and against all symmetry-preserving errors provided
the error channel is invertible. This is in contrast to string order parameters
and the output of previously designed QCNNs, which vanish in the presence of
any symmetry-breaking errors. To facilitate the implementation of the QCNNs on
near-term quantum computers, the QCNN circuits can be shortened from
logarithmic to constant depth in system size by performing a large part of the
computation in classical post-processing. These constant-depth QCNNs reduce
sample complexity exponentially with system size in comparison to the direct
sampling using local Pauli measurements.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータで用意されたノイズ量子状態の解析は、古典的計算の能力を超えている。
パラメータ化された量子回路、測定値、フィードフォワードに基づく量子ニューラルネットワークは、大量の量子データを処理し、非局所量子相関を検出する計測と計算コストを削減することができる。
デコヒーレンスとゲートインフィダリティによるエラーの許容性は、近い将来の量子コンピュータに量子ニューラルネットワークを適用する上で重要な要件である。
ここでは,量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnns)を構築し,非コヒーレント誤差の存在下で,一般化クラスター化ハミルトニアンの異なる対称性に保護された位相相を,位相的に自明な位相から認識する。
行列積状態シミュレーションを用いて、QCNNの出力は閾値誤差確率以下の対称性破壊誤差と、誤差チャネルが可逆である場合の対称性保存誤差に対して頑健であることを示す。
これは、文字列順序パラメータや以前に設計されたQCNNの出力とは対照的であり、対称性を損なうエラーの存在下で消滅する。
短期量子コンピュータ上でのqcnnの実装を容易にするため、古典後処理における計算の大部分を行えば、qcnn回路を対数からシステムサイズの一定深さまで短縮することができる。
これらの定数深度QCNNは、局所的なパウリ測定による直接サンプリングと比較して、サンプルの複雑さを指数関数的に減少させる。
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