論文の概要: An RNN-policy gradient approach for quantum architecture search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05892v1
• Date: Thu, 9 May 2024 16:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 12:43:04.421973
• Title: An RNN-policy gradient approach for quantum architecture search
• Title（参考訳）: 量子アーキテクチャ探索のためのRNN-政治勾配法
• Authors: Gang Wang, Bang-Hai Wang, Shao-Ming Fei,
• Abstract要約: 変分量子回路は、量子コンピューティングの利点を利用するための有望な方法の1つである。 量子回路アーキテクチャの設計は、量子アルゴリズムの性能に大きく影響する可能性がある。 量子アーキテクチャ探索は、量子回路アーキテクチャを自動設計するプロセスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.616832563471534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum circuits are one of the promising ways to exploit the advantages of quantum computing in the noisy intermediate-scale quantum technology era. The design of the quantum circuit architecture might greatly affect the performance capability of the quantum algorithms. The quantum architecture search is the process of automatically designing quantum circuit architecture, aiming at finding the optimal quantum circuit composition architecture by the algorithm for a given task, so that the algorithm can learn to design the circuit architecture. Compared to manual design, quantum architecture search algorithms are more effective in finding quantum circuits with better performance capabilities. In this paper, based on the deep reinforcement learning, we propose an approach for quantum circuit architecture search. The sampling of the circuit architecture is learnt through reinforcement learning based controller. Layer-based search is also used to accelerate the computational efficiency of the search algorithm. Applying to data classification tasks we show that the method can search for quantum circuit architectures with better accuracies. Moreover, the circuit has a smaller number of quantum gates and parameters.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路は、ノイズの多い中間スケール量子技術時代の量子コンピューティングの利点を利用するための有望な方法の1つである。 量子回路アーキテクチャの設計は、量子アルゴリズムの性能に大きく影響する可能性がある。 量子アーキテクチャ探索 (quantum architecture search) は、与えられたタスクのためにアルゴリズムによって最適な量子回路構成アーキテクチャを見つけることを目的として、量子回路アーキテクチャを自動的に設計するプロセスである。 手動設計と比較して、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムはより優れた性能を持つ量子回路を見つけるのに効果的である。 本稿では, 深層強化学習に基づき, 量子回路アーキテクチャ探索のためのアプローチを提案する。 回路アーキテクチャのサンプリングは、強化学習に基づくコントローラによって学習される。 層ベース探索は探索アルゴリズムの計算効率を向上するためにも用いられる。 データ分類タスクを適用することで、より良い精度で量子回路アーキテクチャを探索できることが示される。 さらに、回路はより少ない数の量子ゲートとパラメータを持つ。

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