論文の概要: Symmetry breaking in geometric quantum machine learning in the presence of noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10293v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 19:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 18:07:34.022207
• Title: Symmetry breaking in geometric quantum machine learning in the presence of noise
• Title（参考訳）: 幾何学量子機械学習における対称性の破れとノイズの存在
• Authors: Cenk T\"uys\"uz, Su Yeon Chang, Maria Demidik, Karl Jansen, Sofia Vallecorsa, Michele Grossi
• Abstract要約: 本研究では,ノイズの存在下でのEQNNモデルの挙動について検討する。 我々は、対称性の破れは、層数と雑音強度において直線的に増加すると主張している。 ノイズの存在下でのEQNNモデルの対称性保護を強化するための戦略を提供する。
• 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: Geometric quantum machine learning based on equivariant quantum neural networks (EQNN) recently appeared as a promising direction in quantum machine learning. Despite the encouraging progress, the studies are still limited to theory, and the role of hardware noise in EQNN training has never been explored. This work studies the behavior of EQNN models in the presence of noise. We show that certain EQNN models can preserve equivariance under Pauli channels, while this is not possible under the amplitude damping channel. We claim that the symmetry breaking grows linearly in the number of layers and noise strength. We support our claims with numerical data from simulations as well as hardware up to 64 qubits. Furthermore, we provide strategies to enhance the symmetry protection of EQNN models in the presence of noise.
• Abstract（参考訳）: 等価量子ニューラルネットワーク(eqnn)に基づく幾何学的量子機械学習は、最近量子機械学習において有望な方向として現れた。 奨励的な進歩にもかかわらず、研究は理論に限られており、EQNNトレーニングにおけるハードウェアノイズの役割は調査されていない。 本研究では,ノイズの存在下でのEQNNモデルの挙動について検討する。 EQNNモデルによってはパウリチャネルの下で等価性を保てるが、振幅減衰チャネルでは不可能であることを示す。 対称性の破れは層数と雑音強度で直線的に増加すると主張する。 シミュレーションの数値データと64キュービットまでのハードウェアで、私たちの主張を支持します。 さらに、ノイズの存在下でのEQNNモデルの対称性保護を強化するための戦略を提供する。

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