論文の概要: A quantum neural network framework for scalable quantum circuit approximation of unitary matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00012v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 22:39:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:29:30.916359
• Title: A quantum neural network framework for scalable quantum circuit approximation of unitary matrices
• Title（参考訳）: 1次行列のスケーラブルな量子回路近似のための量子ニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Rohit Sarma Sarkar, Bibhas Adhikari,
• Abstract要約: 我々は,マルチキュービットユニタリゲートの量子回路近似のための量子ニューラルネットワークフレームワークを開発した。 ニューラルネットワークの層は、Standard Recursive Block Basisの特定の要素の積によって定義される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we develop a Lie group theoretic approach for parametric representation of unitary matrices. This leads to develop a quantum neural network framework for quantum circuit approximation of multi-qubit unitary gates. Layers of the neural networks are defined by product of exponential of certain elements of the Standard Recursive Block Basis, which we introduce as an alternative to Pauli string basis for matrix algebra of complex matrices of order $2^n$. The recursive construction of the neural networks implies that the quantum circuit approximation is scalable i.e. quantum circuit for an $(n+1)$-qubit unitary can be constructed from the circuit of $n$-qubit system by adding a few CNOT gates and single-qubit gates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単位行列のパラメトリック表現に対するリー群理論的アプローチを開発する。 これにより、マルチキュービットユニタリゲートの量子回路近似のための量子ニューラルネットワークフレームワークが開発される。 ニューラルネットワークの層は、位数2^n$の複素行列の行列代数に対するパウリ弦の代用として紹介される標準再帰ブロック基底の特定の要素の指数関数によって定義される。 ニューラルネットワークの再帰的な構成は、量子回路近似がスケーラブルであること、すなわち$(n+1)$-qubitユニタリの量子回路は、数個のCNOTゲートとシングルキュービットゲートを追加して$n$-qubitシステムの回路から構築できることを意味する。

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