論文の概要: Parameterized quantum circuits as universal generative models for continuous multivariate distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09848v2
• Date: Wed, 29 May 2024 12:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:31:04.271209
• Title: Parameterized quantum circuits as universal generative models for continuous multivariate distributions
• Title（参考訳）: 連続多変量分布の普遍生成モデルとしてのパラメータ化量子回路
• Authors: Alice Barthe, Michele Grossi, Sofia Vallecorsa, Jordi Tura, Vedran Dunjko,
• Abstract要約: 量子回路は、回帰、分類、生成タスクにおける機械学習モデルの基盤として広く使われている。 本研究では,予測値のサンプリングベースモデルを解明し,そのような変動量子アルゴリズムの普遍性を証明する。 我々の結果は、生成的モデリングタスクにおける将来の量子回路の設計を導くのに役立つかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.118478900782898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameterized quantum circuits have been extensively used as the basis for machine learning models in regression, classification, and generative tasks. For supervised learning, their expressivity has been thoroughly investigated and several universality properties have been proven. However, in the case of quantum generative modelling, much less is known, especially when the task is to model distributions over continuous variables. In this work, we elucidate expectation value sampling-based models. Such models output the expectation values of a set of fixed observables from a quantum circuit into which classical random data has been uploaded. We prove the universality of such variational quantum algorithms for the generation of multivariate distributions. We explore various architectures which allow universality and prove tight bounds connecting the minimal required qubit number, and the minimal required number of measurements needed. Our results may help guide the design of future quantum circuits in generative modelling tasks.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路は、回帰、分類、生成タスクにおける機械学習モデルの基盤として広く使われている。 教師付き学習では、その表現性は徹底的に研究され、いくつかの普遍性特性が証明されている。 しかし、量子生成モデリングの場合、特に連続変数上の分布をモデル化するタスクでは、ほとんど知られていない。 本研究では,サンプルモデルを用いた予測値の抽出を行う。 このようなモデルは、古典的なランダムデータがアップロードされた量子回路から、固定可観測物のセットの期待値を出力する。 多変量分布の生成のための変分量子アルゴリズムの普遍性を証明する。 必要最小のキュービット数と必要最小限の必要な測定量とを接続し、普遍性を許容し、厳密な境界を証明できる様々なアーキテクチャを探索する。 我々の結果は、生成的モデリングタスクにおける将来の量子回路の設計を導くのに役立つかもしれない。

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