論文の概要: A unifying primary framework for quantum graph neural networks from quantum graph states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13001v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 13:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:06:43.631058
• Title: A unifying primary framework for quantum graph neural networks from quantum graph states
• Title（参考訳）: 量子グラフ状態からの量子グラフニューラルネットワークのための統一プライマリフレームワーク
• Authors: Ammar Daskin
• Abstract要約: グラフ状態は、量子コンピュータ上の量子状態として数学的グラフを表現するために用いられる。 グラフ状態に基づいて量子グラフニューラルネットワークモデルを理解し,実現可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph states are used to represent mathematical graphs as quantum states on quantum computers. They can be formulated through stabilizer codes or directly quantum gates and quantum states. In this paper we show that a quantum graph neural network model can be understood and realized based on graph states. We show that they can be used either as a parameterized quantum circuits to represent neural networks or as an underlying structure to construct graph neural networks on quantum computers.
• Abstract（参考訳）: グラフ状態は、量子コンピュータ上の量子状態として数学的グラフを表現するために用いられる。 これらは安定化符号や直接量子ゲートや量子状態を通じて定式化することができる。 本稿では,グラフ状態に基づいて量子グラフニューラルネットワークモデルを理解し,実現可能であることを示す。 ニューラルネットワークを表現するためのパラメータ化量子回路や、量子コンピュータ上でグラフニューラルネットワークを構築するための基盤構造として使用できることを示す。

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