論文の概要: Quantum Circuit Learning on NISQ Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02069v1
• Date: Fri, 3 May 2024 13:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:55:53.298011
• Title: Quantum Circuit Learning on NISQ Hardware
• Title（参考訳）: NISQハードウェアを用いた量子回路学習
• Authors: Niclas Schillo, Andreas Sturm,
• Abstract要約: 現在の量子コンピュータは小さく、エラーを起こしやすいシステムである。 フォールトトレラントな量子コンピュータは近い将来は利用できない。 我々は,IBM量子コンピュータ上で最大3キュービットのQCL回路が実行可能であることを示す。
• 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: Current quantum computers are small and error-prone systems for which the term noisy intermediate-scale quantum (NISQ) has become established. Since large scale, fault-tolerant quantum computers are not expected to be available in the near future, the task of finding NISQ suitable algorithms has received a lot of attention in recent years. The most prominent candidates in this context are variational quantum algorithms. Due to their hybrid quantum-classical architecture they require fewer qubits and quantum gates so that they can cope with the limitations of NISQ computers. An important class of variational quantum algorithms is the quantum circuit learning (QCL) framework. Consisting of a data encoding and a trainable, parametrized layer, these schemes implement a quantum model function that can be fitted to the problem at hand. For instance, in combination with the parameter shift rule to compute derivatives, they can be used to solve differential equations. QCL and related algorithms have been widely studied in the literature. However, numerical experiments are usually limited to simulators and results from real quantum computers are scarce. In this paper we close this gap by executing QCL circuits on a superconducting IBM quantum processor in conjunction with an analysis of the hardware errors. We show that exemplary QCL circuits with up to three qubits are executable on the IBM quantum computer. For this purpose, multiple functions are learned and an exemplary differential equation is solved on the quantum computer. Moreover, we present how the QCL framework can be used to learn different quantum model functions in parallel, which can be applied to solve coupled differential equations in an efficient way.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータは、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)という用語が確立された、小さく、エラーを起こしやすいシステムである。 大規模でフォールトトレラントな量子コンピュータが近日中に利用可能になることは期待できないため、近年、NISQに適したアルゴリズムを見つけるタスクが注目されている。 この文脈における最も顕著な候補は変分量子アルゴリズムである。 ハイブリッドな量子古典的アーキテクチャのため、NISQコンピュータの限界に対処できるように、量子ビットと量子ゲートを少なくする必要がある。 変分量子アルゴリズムの重要なクラスは量子回路学習(QCL)フレームワークである。 データエンコーディングとトレーニング可能なパラメトリゼーション層で構成され、これらのスキームは、手元にある問題に適合する量子モデル関数を実装している。 例えば、微分方程式を計算するためにパラメータシフト則と組み合わせることで、微分方程式を解くことができる。 QCLと関連するアルゴリズムは文献で広く研究されている。 しかし、数値実験は通常シミュレータに限られており、実際の量子コンピュータの結果は乏しい。 本稿では,超伝導IBM量子プロセッサ上でQCL回路を実行することにより,ハードウェアエラーの解析とともに,このギャップを埋める。 我々は,IBM量子コンピュータ上で最大3キュービットのQCL回路が実行可能であることを示す。 この目的のために、複数の関数が学習され、量子コンピュータ上で模範微分方程式が解かれる。 さらに、QCLフレームワークを用いて異なる量子モデル関数を並列に学習し、結合微分方程式を効率的に解ける方法を提案する。

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