論文の概要: Quantum state preparation for bell-shaped probability distributions
using deconvolution methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05044v1
- Date: Sun, 8 Oct 2023 06:55:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 13:04:58.820898
- Title: Quantum state preparation for bell-shaped probability distributions
using deconvolution methods
- Title（参考訳）: デコンボリューション法によるベル型確率分布の量子状態準備
- Authors: Madhav Sharma K.N, Camille de Valk, Ankur Raina, Julian van Velzen
- Abstract要約: 本稿では、量子回路の前処理ステップとしてデコンボリューションを行うことにより、確率分布のロードに対するハイブリッドなアプローチを提案する。
我々は,このアルゴリズムを,27量子ビット量子プロセッサである IBMQ Kolkata と IBM Quantum シミュレータで検証する。
- 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 systems are a natural choice for generating probability distributions
due to the phenomena of quantum measurements. The data that we observe in
nature from various physical phenomena can be modelled using quantum circuits.
We present a hybrid approach to loading probability distributions by performing
deconvolution as a pre-processing step before the quantum circuit. To quantify
the closeness of the distribution of outcomes from the hybrid classical-quantum
block and the target distribution, we use the Jensen-Shannon distance as the
cost function. The chosen cost function is symmetric and allows us to improve
the deconvolution step before the use of quantum circuits leading to an overall
reduction of the circuit depth. The deconvolution step consists of splitting a
bell-shaped probability mass function into smaller probability mass functions.
The classical step paves the way for parallel data processing in the quantum
hardware that consists of a quantum adder circuit as the penultimate step
before measurement. We test the algorithm on IBM Quantum simulators and IBMQ
Kolkata, a 27-qubit quantum processor, and validate the hybrid
Classical-Quantum algorithm by loading two different distributions of bell
shape. We load 7 and 15-element PMF of (i) Standard Normal distribution and
(ii) Laplace distribution.
- Abstract（参考訳）: 量子系は、量子測定の現象によって確率分布を生成する自然な選択である。
様々な物理現象から自然界で観測されるデータは量子回路を用いてモデル化することができる。
本稿では,量子回路前の前処理ステップとしてデコンボリューションを行うことで確率分布をロードするハイブリッド手法を提案する。
ハイブリッド古典量子ブロックと目標分布からの成果分布の密接度を定量化するために,jensen-shannon距離をコスト関数として用いる。
選択したコスト関数は対称であり、量子回路を使用する前にデコンボリューションステップを改善することができ、回路の深さが全体的に減少する。
デコンボリューションステップはベル形状の確率質量関数をより小さな確率質量関数に分割する。
古典的なステップは、量子加算回路からなる量子ハードウェアにおいて、測定前の最小ステップとして並列データ処理の道を開く。
このアルゴリズムをibm量子シミュレータと27量子ビット量子プロセッサのibmq kolkata上でテストし,ベル形状の異なる2つの分布をロードすることにより,ハイブリッド古典量子アルゴリズムを検証する。
7と15要素PMFをロードします。
(i)標準正規分布及び
(ii)ラプラス分布。
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