論文の概要: Distributed quantum architecture search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06214v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 13:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 07:06:18.217530
• Title: Distributed quantum architecture search
• Title（参考訳）: 分散量子アーキテクチャ探索
• Authors: Haozhen Situ, Zhimin He, Shenggen Zheng, Lvzhou Li
• Abstract要約: ニューラルネットワークにインスパイアされた変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングにおいて新しいアプローチとなっている。 量子アーキテクチャ探索は、ゲートパラメータとともに回路構造を調整することでこの問題に対処し、高性能回路構造を自動的に発見する。 本稿では,分散量子回路構造の自動設計を目的とした,エンドツーエンドの分散量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
• 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: Variational quantum algorithms, inspired by neural networks, have become a novel approach in quantum computing. However, designing efficient parameterized quantum circuits remains a challenge. Quantum architecture search tackles this by adjusting circuit structures along with gate parameters to automatically discover high-performance circuit structures. In this study, we propose an end-to-end distributed quantum architecture search framework, where we aim to automatically design distributed quantum circuit structures for interconnected quantum processing units with specific qubit connectivity. We devise a circuit generation algorithm which incorporates TeleGate and TeleData methods to enable nonlocal gate implementation across quantum processing units. While taking into account qubit connectivity, we also incorporate qubit assignment from logical to physical qubits within our QAS framework. A two-stage progressive training-free strategy is employed to evaluate extensive circuit structures without circuit training costs. Through numerical experiments on three VQE tasks, the efficacy and efficiency of our scheme is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに触発された変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングにおける新しいアプローチとなっている。 しかし、効率的なパラメータ化量子回路の設計は依然として課題である。 量子アーキテクチャ探索は、ゲートパラメータとともに回路構造を調整することでこの問題に対処し、高性能回路構造を自動的に発見する。 本研究では,特定の量子ビット接続を伴う相互接続量子処理ユニットのための分散量子回路構造の自動設計を目的とした,エンドツーエンドの分散量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。 我々は,TeleGateとTeleDataを組み込んだ回路生成アルゴリズムを考案し,量子処理ユニット間の非局所ゲート実装を実現する。 QASフレームワークには、qubit接続を考慮しつつ、論理から物理へのqubit割り当ても組み込んでいます。 2段階のプログレッシブトレーニングフリー戦略を用いて、回路トレーニングコストなしで広範囲な回路構造を評価する。 3つのVQEタスクに関する数値実験により,提案手法の有効性と効率を実証した。

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