論文の概要: Quantum sequential scattering model for quantum state learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07797v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 18:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 14:24:24.551005
• Title: Quantum sequential scattering model for quantum state learning
• Title（参考訳）: 量子状態学習のための量子逐次散乱モデル
• Authors: Mingrui Jing, Geng Liu, Hongbin Ren, Xin Wang
• Abstract要約: 我々は、量子散乱モデル(QSSM)を考案し、勾配スケールのシュミット位を持つ高次元逐次ターゲット状態の大規模なクラスに、消滅する問題を克服する。 我々の研究は、ターゲット状態における量子状態の性質である絡み合いの増大がより大きなスケールモデルを必要とすることを示しており、それによってモデルの学習性能と効率が低下する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.040584660207655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning probability distribution is an essential framework in classical learning theory. As a counterpart, quantum state learning has spurred the exploration of quantum machine learning theory. However, as dimensionality increases, learning a high-dimensional unknown quantum state via conventional quantum neural network approaches remains challenging due to trainability issues. In this work, we devise the quantum sequential scattering model (QSSM), inspired by the classical diffusion model, to overcome this scalability issue. Training of our model could effectively circumvent the vanishing gradient problem to a large class of high-dimensional target states possessing polynomial-scaled Schmidt ranks. Theoretical analysis and numerical experiments provide evidence for our model's effectiveness in learning both physical and algorithmic meaningful quantum states and show an out-performance beating the conventional approaches in training speed and learning accuracy. Our work has indicated that an increasing entanglement, a property of quantum states, in the target states, necessitates a larger scaled model, which could reduce our model's learning performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 学習確率分布は古典的学習理論において重要な枠組みである。 量子状態学習(quantum state learning)は、量子機械学習理論の探求を促した。 しかし、次元が増加するにつれて、従来の量子ニューラルネットワークアプローチによる高次元未知量子状態の学習は、訓練可能性の問題のために依然として困難である。 本研究では,古典的拡散モデルに着想を得た量子シーケンシャル散乱モデル(QSSM)を考案し,この拡張性を克服する。 我々のモデルの訓練は、多項式スケールのシュミット位を有する高次元ターゲット状態の大規模なクラスに対して、消滅する勾配問題を効果的に回避することができる。 理論解析と数値実験により,本モデルが物理的およびアルゴリズム的に有意義な量子状態の学習に有効であることを示すとともに,従来の学習速度と学習精度のアプローチを上回る性能を示す。 我々の研究は、対象状態における量子状態の性質である絡み合いの増加は、より大きなスケールドモデルを必要とすることを示しており、モデルの学習性能と効率を低下させる可能性がある。

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