論文の概要: Quantum Algorithms for State Preparation and Data Classification based
on Stabilizer Codes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10087v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 19:02:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 17:58:07.206579
- Title: Quantum Algorithms for State Preparation and Data Classification based
on Stabilizer Codes
- Title（参考訳）: 安定化符号に基づく状態生成とデータ分類のための量子アルゴリズム
- Authors: Pejman Jouzdani, H. Arslan Hashim, and Eduardo R. Mucciolo
- Abstract要約: 本稿では,古典データの分類のための量子回路モデルを提案する。
量子ニューラルネットワーク(QNN)層は、多くの安定化器からなる安定化器コードによって実現される。
量子コンピュータのほとんどのアプリケーションにおいて、データ分類を含む最初の課題も検討する。
- 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: Quantum error correction (QEC) is a way to protect quantum information
against noise. It consists of encoding input information into entangled quantum
states known as the code space. Furthermore, to classify if the encoded
information is corrupted or intact, a step known as syndrome detection is
performed. For stabilizer codes, this step consists of measuring a set of
stabilizer operators. In this paper, inspired by the QEC approach, and
specifically stabilizer codes, we propose a prototype quantum circuit model for
classification of classical data. The core quantum circuit can be considered as
a \emph{quantum perceptron} where the classification is based on syndrome
detection. In this proposal, a quantum perceptron is realized by one stabilizer
as part of a stabilizer code, while a quantum neural network (QNN) layer is
realized by a stabilizer code which consists of many stabilizers. The
concatenation of stabilizer codes results in complex QNNs. The QNN is trained
by performing measurements and optimization of a set of parameterized
stabilizers. We demonstrate the concept numerically. In this paper we also
consider the first challenge to most applications of quantum computers,
including data classification, which is to load data into the memory of the
quantum computer. This loading amounts to representing the data as a quantum
state, i.e., quantum state preparation. An exact amplitude encoding algorithm
requires a circuit of exponential depth. We introduce an alternative recursive
algorithm which approximates amplitude encoding with only a polynomial number
of elementary gates. We name it recursive approximate-scheme algorithm (RASA).
- Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は、ノイズに対して量子情報を保護する方法である。
入力情報をコード空間として知られる絡み合った量子状態に符号化する。
さらに、符号化された情報が破損したか否かを分類するために、シンドローム検出と呼ばれるステップを実行する。
安定化器符号の場合、このステップは安定化器演算子の集合を測る。
本稿では,QECアプローチ,特に安定化符号に着想を得て,古典データの分類のための量子回路モデルの試作を提案する。
コア量子回路は、シンドローム検出に基づいて分類される 'emph{quantum perceptron} とみなすことができる。
この提案では、安定化器コードの一部として1つの安定化器によって量子パーセプトロンが実現され、多くの安定化器で構成される安定化器コードによって量子ニューラルネットワーク(QNN)層が実現される。
安定化符号の連結は複雑なQNNをもたらす。
QNNはパラメータ化安定化器のセットの測定と最適化によって訓練される。
我々はその概念を数値的に示す。
本稿では、量子コンピュータのメモリにデータをロードするデータ分類を含む、量子コンピュータのほとんどの応用における最初の課題についても考察する。
このロードは、データを量子状態、すなわち量子状態準備として表現するのと等しい。
正確な振幅符号化アルゴリズムは指数関数的深さの回路を必要とする。
基本ゲートの多項式数のみで振幅符号化を近似する別の再帰アルゴリズムを提案する。
再帰的近似スキームアルゴリズム (RASA) と呼ぶ。
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