論文の概要: Monte Carlo Graph Search for Quantum Circuit Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07353v1
- Date: Fri, 14 Jul 2023 14:01:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-17 13:40:36.886471
- Title: Monte Carlo Graph Search for Quantum Circuit Optimization
- Title（参考訳）: 量子回路最適化のためのモンテカルログラフ探索
- Authors: Bodo Rosenhahn, Tobias J. Osborne
- Abstract要約: 本研究はモンテカルログラフ探索に基づく量子アーキテクチャ探索アルゴリズムと重要サンプリングの尺度を提案する。
これは、離散ゲートと連続変数を含むゲートの両方に対して、ゲートオーダーの最適化に適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.114550071165628
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The building blocks of quantum algorithms and software are quantum gates,
with the appropriate combination of quantum gates leading to a desired quantum
circuit. Deep expert knowledge is necessary to discover effective combinations
of quantum gates to achieve a desired quantum algorithm for solving a specific
task. This is especially challenging for quantum machine learning and signal
processing. For example, it is not trivial to design a quantum Fourier
transform from scratch. This work proposes a quantum architecture search
algorithm which is based on a Monte Carlo graph search and measures of
importance sampling. It is applicable to the optimization of gate order, both
for discrete gates, as well as gates containing continuous variables. Several
numerical experiments demonstrate the applicability of the proposed method for
the automatic discovery of quantum circuits.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムとソフトウェアの構築ブロックは量子ゲートであり、量子ゲートの適切な組み合わせは、所望の量子回路につながる。
特定のタスクを解決するための望ましい量子アルゴリズムを達成するために、量子ゲートの効果的な組み合わせを見つけるには、深い専門知識が必要である。
これは量子機械学習や信号処理では特に難しい。
例えば、スクラッチから量子フーリエ変換を設計することは自明ではない。
本研究はモンテカルログラフ探索に基づく量子アーキテクチャ探索アルゴリズムと重要サンプリングの尺度を提案する。
これは、離散ゲートと連続変数を含むゲートの両方に対するゲート順序の最適化に適用できる。
提案手法が量子回路の自動発見に適用可能であることを示す数値実験を行った。
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