論文の概要: Quantum State Preparation for Probability Distributions with Mirror Symmetry Using Matrix Product States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16729v2
- Date: Sun, 28 Jul 2024 13:31:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 23:47:39.626013
- Title: Quantum State Preparation for Probability Distributions with Mirror Symmetry Using Matrix Product States
- Title（参考訳）: マトリックス生成物状態を用いたミラー対称性による確率分布の量子状態生成
- Authors: Yuichi Sano, Ikko Hamamura,
- Abstract要約: 確率分布を量子状態にロードするための量子回路は、物理学、金融工学、機械学習で使われる量子アルゴリズムにおいて必須のサブルーチンである。
行列積状態を用いたミラー対称性を持つ確率分布のための新しい量子状態生成法を提案する。
本手法は,確率分布の絡み合いを低減し,行列積状態による近似の精度を向上させる。
- 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: Quantum circuits for loading probability distributions into quantum states are essential subroutines in quantum algorithms used in physics, finance engineering, and machine learning. The ability to implement these with high accuracy in shallow quantum circuits is a critical issue. We propose a novel quantum state preparation method for probability distribution with mirror symmetry using matrix product states. By considering mirror symmetry, our method reduces the entanglement of probability distributions and improves the accuracy of approximations by matrix product states. As a result, we improved the accuracy by two orders of magnitude over existing methods using matrix product states. Our approach, characterized by a shallow quantum circuit primarily comprising nearest-neighbor qubit gates and linear scalability with qubit count, is highly advantageous for noisy quantum devices. Also, our experimental findings reveal that the approximation accuracy in tensor networks depends heavily on the bond dimension, with minimal reliance on the number of qubits. Our method is experimentally demonstrated for a normal distribution encoded into 10 and 20 qubits on a real quantum processor.
- Abstract（参考訳）: 確率分布を量子状態にロードするための量子回路は、物理学、金融工学、機械学習で使われる量子アルゴリズムにおいて必須のサブルーチンである。
浅い量子回路でこれらを高精度に実装する能力は重要な問題である。
行列積状態を用いたミラー対称性を持つ確率分布のための新しい量子状態生成法を提案する。
ミラー対称性を考慮することにより,確率分布の絡み合いを低減し,行列積状態による近似の精度を向上させる。
その結果,行列積状態を用いた既存手法よりも2桁精度が向上した。
提案手法は, 近接量子ビットゲートを主成分とする浅量子回路と, 量子ビット数による線形スケーラビリティを特徴とし, ノイズの多い量子デバイスには非常に有利である。
また, 実験結果から, テンソルネットワークの近似精度は結合寸法に大きく依存し, 量子ビット数にはほとんど依存しないことが明らかとなった。
本手法は実量子プロセッサ上で10量子ビットと20量子ビットに符号化された正規分布に対して実験的に実証される。
関連論文リスト
- Solving an Industrially Relevant Quantum Chemistry Problem on Quantum Hardware [31.15746974078601]
我々は、捕捉されたイオン量子ハードウェア上で、工業的に関係があり、強く相関する金属キレートの活性空間ハミルトニアンの最低エネルギー固有値を算出する。
量子ハードウェア上で変分量子アルゴリズムを訓練し,次に量子回路の出力として測定された状態の部分空間における古典的対角化を施すことにより,化学的精度を実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T12:50:15Z) - A Quantum Approximate Optimization Method For Finding Hadamard Matrices [0.0]
本稿では,ゲートベース量子コンピュータ上でのアダマール行列探索アルゴリズムを実装した新しい量子ビット効率法を提案する。
本稿では,本手法の定式化,対応する量子回路の構成,および量子シミュレータと実ゲート型量子コンピュータの両方の実験結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T06:25:50Z) - In Search of Quantum Advantage: Estimating the Number of Shots in Quantum Kernel Methods [30.565491081930997]
本稿では,カーネル値の所望の精度を推定する手法を開発し,回路実行回数に変換する。
我々は、量子カーネル法は、機械学習のパフォーマンスの観点からだけでなく、リソース消費の文脈からも考慮すべきである、と強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T16:29:35Z) - Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T18:20:51Z) - Mitigating Errors on Superconducting Quantum Processors through Fuzzy
Clustering [38.02852247910155]
新しいQuantum Error Mitigation(QEM)技術では、Fizzy C-Meansクラスタリングを使用して測定エラーパターンを特定できる。
実 NISQ 5-qubit 量子プロセッサのサブセットとして得られた 2-qubit レジスタ上で,この手法の原理的検証を報告する。
我々は、FCMベースのQEM技術により、単一および2ビットゲートベースの量子回路の期待値が合理的に改善できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T14:02:45Z) - Quantum state preparation for bell-shaped probability distributions using deconvolution methods [0.0]
量子データをロードするための古典量子ハイブリッド手法を提案する。
本稿では,Jensen-Shannon距離をコスト関数として用いて,古典的なステップから得られる結果の近接度と目標分布を定量化する。
デコンボリューションステップからの出力は、与えられた確率分布をロードするために必要な量子回路を構築するために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T06:55:47Z) - Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product
States [0.4604003661048266]
我々は、最大20キュービットのイオン量子コンピュータにおいて、正規確率分布のクラスを符号化した量子状態を生成する。
我々の研究は、スケーラブルな分散ローディングのための量子ハードウェアの研究を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T20:27:25Z) - An Introduction to Quantum Machine Learning for Engineers [36.18344598412261]
量子機械学習は、ゲートベースの量子コンピュータをプログラムするための支配的なパラダイムとして登場しつつある。
この本は、確率と線形代数の背景を持つエンジニアの聴衆のために、量子機械学習の自己完結した紹介を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-11T12:10:52Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z) - Automatically Differentiable Quantum Circuit for Many-qubit State
Preparation [1.5662820454886202]
任意の量子数量子ビット状態を効率的に準備するための自動微分可能な量子回路(ADQC)アプローチを提案する。
この回路は、進化した状態と目標状態との間の距離を最小化するためにバック伝搬を用いて潜在ゲートを更新することで最適化される。
我々の研究は、機械学習手法と組み合わせることで、多量子ビットシステムにおける量子回路の「インテリジェントな構成」に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:22:26Z) - Efficient Quantum Circuits for Accurate State Preparation of Smooth,
Differentiable Functions [0.8315657895474382]
線形サイズと深さの回路で高精度に対応できる量子状態の族が存在することを示す。
さらに,線形深度回路を生成するために,線形古典時間のみを必要とするアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-09T02:31:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。