論文の概要: Quantum Circuit AutoEncoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08446v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 11:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 23:00:14.953112
• Title: Quantum Circuit AutoEncoder
• Title（参考訳）: 量子回路オートエンコーダ
• Authors: Jun Wu, Hao Fu, Mingzheng Zhu, Haiyue Zhang, Wei Xie and Xiang-Yang Li
• Abstract要約: 本稿では、量子回路内の情報を圧縮してエンコードする量子回路オートエンコーダ(QCAE)のモデルを提案する。 varQCAEを3つの実用的なタスクに適用し、量子回路内の情報を効果的に圧縮できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.81888531978833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum autoencoder is a quantum neural network model for compressing information stored in quantum states. However, one needs to process information stored in quantum circuits for many tasks in the emerging quantum information technology. In this work, generalizing the ideas of classical and quantum autoencoder, we introduce the model of Quantum Circuit AutoEncoder (QCAE) to compress and encode information within quantum circuits. We provide a comprehensive protocol for QCAE and design a variational quantum algorithm, varQCAE, for its implementation. We theoretically analyze this model by deriving conditions for lossless compression and establishing both upper and lower bounds on its recovery fidelity. Finally, we apply varQCAE to three practical tasks and numerical results show that it can effectively (1) compress the information within quantum circuits, (2) detect anomalies in quantum circuits, and (3) mitigate the depolarizing noise in quantum devices. This suggests that our algorithm is potentially applicable to other information processing tasks for quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子オートエンコーダは、量子状態に格納された情報を圧縮するための量子ニューラルネットワークモデルである。 しかし、新しい量子情報技術では、多くのタスクのために量子回路に格納された情報を処理する必要がある。 本稿では,古典的および量子オートエンコーダの考え方を一般化した量子回路オートエンコーダ(QCAE)のモデルを導入し,量子回路内の情報を圧縮・符号化する。 我々はQCAEの包括的なプロトコルを提供し、その実装のために変分量子アルゴリズム varQCAE を設計する。 我々は、このモデルについて、損失のない圧縮条件を導出し、その回復率の上下境界を確立することによって理論的に解析する。 最後に, varQCAEを3つの実用的なタスクに適用し, 1) 量子回路内の情報を効果的に圧縮し, (2) 量子回路の異常を検知し, (3) 量子デバイスにおける非偏極ノイズを軽減することを示す。 このことは,量子回路の他の情報処理タスクにも応用可能であることを示唆する。

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