Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synergy between noisy quantum computers and scalable classical deep learning

論文の概要: Synergy between noisy quantum computers and scalable classical deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07802v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 14:47:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-12 13:40:16.760085
Title: Synergy between noisy quantum computers and scalable classical deep learning
Title（参考訳）: 雑音量子コンピュータとスケーラブルな古典的ディープラーニングの相乗効果
Authors: Simone Cantori, Andrea Mari, David Vitali, Sebastiano Pilati,
Abstract要約: 雑音量子コンピュータの計算能力と古典的スケーラブル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の組み合わせの可能性について検討する。目標は、量子イジングモデルのトロッター分解力学を表すパラメータ化量子回路の正確な期待値を正確に予測することである。量子情報のおかげで、古典的な記述子のみに基づく教師あり学習が失敗しても、私たちのCNNは成功します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776097
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate the potential of combining the computational power of noisy quantum computers and of classical scalable convolutional neural networks (CNNs). The goal is to accurately predict exact expectation values of parameterized quantum circuits representing the Trotter-decomposed dynamics of quantum Ising models. By incorporating (simulated) noisy expectation values alongside circuit structure information, our CNNs effectively capture the underlying relationships between circuit architecture and output behaviour, enabling predictions for circuits with more qubits than those included in the training set. Notably, thanks to the quantum information, our CNNs succeed even when supervised learning based only on classical descriptors fails. Furthermore, they outperform a popular error mitigation scheme, namely, zero-noise extrapolation, demonstrating that the synergy between quantum and classical computational tools leads to higher accuracy compared with quantum-only or classical-only approaches. By tuning the noise strength, we explore the crossover from a computationally powerful classical CNN assisted by quantum noisy data, towards rather precise quantum computations, further error-mitigated via classical deep learning.
Abstract（参考訳）: ノイズの多い量子コンピュータと古典的スケーラブル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の計算能力を組み合わせる可能性について検討する。目標は、量子イジングモデルのトロッター分解力学を表すパラメータ化量子回路の正確な期待値を正確に予測することである。回路構造情報とともにノイズ予測値を(シミュレーション)することにより、回路アーキテクチャと出力動作の基盤となる関係を効果的に把握し、トレーニングセットに含まれるものよりも多くの量子ビットを持つ回路の予測を可能にする。特に、量子情報のおかげで、古典的な記述子のみに基づく教師付き学習が失敗しても、私たちのCNNは成功します。さらに、量子計算ツールと古典計算ツールの相乗効果が量子のみまたは古典のみのアプローチよりも高い精度をもたらすことを示すため、ゼロノイズ外挿法という一般的な誤り軽減スキームよりも優れている。ノイズ強度を調整することにより、量子ノイズデータによって補助される計算力の高い古典的CNNから、より正確な量子計算へ、さらに古典的な深層学習を通じてエラーを軽減したクロスオーバーを探索する。

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