論文の概要: A Modified Depolarization Approach for Efficient Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07330v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 20:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:38:10.671016
• Title: A Modified Depolarization Approach for Efficient Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 効率的な量子機械学習のための修正脱分極手法
• Authors: Bikram Khanal, Pablo Rivas,
• Abstract要約: 2つのクラウス作用素を持つ単一キュービットの分極チャネルに対する変形表現を提案する。 提案手法は,チャネルの実行毎に6つの行列乗算から4つの行列乗算へと計算複雑性を減少させる。 この単純化されたノイズモデルは、分極下での量子回路のよりスケーラブルなシミュレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Computing in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era has shown promising applications in machine learning, optimization, and cryptography. Despite the progress, challenges persist due to system noise, errors, and decoherence that complicate the simulation of quantum systems. The depolarization channel is a standard tool for simulating a quantum system's noise. However, modeling such noise for practical applications is computationally expensive when we have limited hardware resources, as is the case in the NISQ era. We propose a modified representation for a single-qubit depolarization channel with two Kraus operators based only on X and Z Pauli matrices. Our approach reduces the computational complexity from six to four matrix multiplications per execution of a channel. Experiments on a Quantum Machine Learning (QML) model on the Iris dataset across various circuit depths and depolarization rates validate that our approach maintains the model's accuracy while improving efficiency. This simplified noise model enables more scalable simulations of quantum circuits under depolarization, advancing capabilities in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 時代における量子コンピューティングは、機械学習、最適化、暗号における有望な応用を示している。 進歩にもかかわらず、量子システムのシミュレーションを複雑にするシステムノイズ、エラー、デコヒーレンスにより、課題は継続する。 分極チャネルは量子システムのノイズをシミュレートするための標準ツールである。 しかし, NISQ 時代のように, ハードウェア資源が限られている場合, 実用上そのようなノイズをモデル化するのは計算コストがかかる。 X と Z のパウリ行列のみに基づく2つのクラウス作用素を持つ単一キュービットの分極チャネルに対する変形表現を提案する。 提案手法は,チャネルの実行毎に6つの行列乗算から4つの行列乗算へと計算複雑性を減少させる。 Irisデータセット上での量子機械学習(QML)モデルの実験により、回路深度と偏極速度がモデルの精度を維持しながら効率を向上することを確認した。 この単純化されたノイズモデルにより、非分極下での量子回路のよりスケーラブルなシミュレーションが可能となり、NISQ時代には能力が向上した。

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