論文の概要: Quantum Generative Diffusion Model: A Fully Quantum-Mechanical Model for Generating Quantum State Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07039v3
• Date: Thu, 11 Jul 2024 05:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 23:27:37.515966
• Title: Quantum Generative Diffusion Model: A Fully Quantum-Mechanical Model for Generating Quantum State Ensemble
• Title（参考訳）: 量子生成拡散モデル:量子状態アンサンブル生成のための完全量子力学モデル
• Authors: Chuangtao Chen, Qinglin Zhao, MengChu Zhou, Zhimin He, Zhili Sun, Haozhen Situ,
• Abstract要約: 本稿では,量子生成拡散モデル (QGDM) を単純かつエレガントな量子モデルとして紹介する。 QGDMはQGAN(Quantum Generative Adversarial Network)よりも高速な収束を示す 混合状態発生ではQGANよりも53.02%高い忠実性が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.06696963935616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical diffusion models have shown superior generative results. Exploring them in the quantum domain can advance the field of quantum generative learning. This work introduces Quantum Generative Diffusion Model (QGDM) as their simple and elegant quantum counterpart. Through a non-unitary forward process, any target quantum state can be transformed into a completely mixed state that has the highest entropy and maximum uncertainty about the system. A trainable backward process is used to recover the former from the latter. The design requirements for its backward process includes non-unitarity and small parameter count. We introduce partial trace operations to enforce non-unitary and reduce the number of trainable parameters by using a parameter-sharing strategy and incorporating temporal information as an input in the backward process. We present QGDM's resource-efficient version to reduce auxiliary qubits while preserving generative capabilities. QGDM exhibits faster convergence than Quantum Generative Adversarial Network (QGAN) because its adopted convex-based optimization can result in faster convergence. The results of comparing it with QGAN demonstrate its effectiveness in generating both pure and mixed quantum states. It can achieve 53.02% higher fidelity in mixed-state generation than QGAN. The results highlight its great potential to tackle challenging quantum generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 古典的な拡散モデルは優れた生成結果を示している。 量子領域でそれらを探索することは、量子生成学習の分野を前進させる可能性がある。 この研究は、単純でエレガントな量子対向体として量子生成拡散モデル(QGDM)を導入している。 非単体フォワードプロセスにより、任意の標的量子状態は、システムに関する最も高いエントロピーと最大の不確実性を持つ完全に混合状態に変換することができる。 トレーニング可能な後方プロセスを使用して、後者から前者を回復する。 後方プロセスの設計要件には、非ユニタリティと小さなパラメータカウントが含まれる。 パラメータ共有戦略を用い,時間情報を入力として後進プロセスに組み込むことにより,非単元演算を導入し,トレーニング可能なパラメータの数を減らし,部分トレース処理を導入する。 生成能力を保ちながら補助量子ビットを削減するため,QGDMの資源効率向上版を提案する。 QGDMは量子生成逆数ネットワーク(QGAN)よりも高速な収束を示す。 QGANと比較した結果、純量子状態と混合量子状態の両方を生成する効果が示された。 混合状態発生ではQGANよりも53.02%高い忠実性が得られる。 その結果は、量子生成タスクに挑戦する大きな可能性を浮き彫りにした。

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