論文の概要: Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12085v2
- Date: Mon, 25 Nov 2024 12:42:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:17:10.224574
- Title: Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness
- Title（参考訳）: 統計からの浅量子回路の耐雑音性学習性と量子擬似ランダム性のコスト
- Authors: Chirag Wadhwa, Mina Doosti,
- Abstract要約: 量子過程を学習するための量子統計クエリの自然な堅牢性を示す。
定深量子回路の学習アルゴリズムを量子統計クエリ設定に適用する。
擬似乱数ユニタリ(PRU)は一定深さの回路では構築できないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This work studies the learnability of quantum circuits in the near term. We show the natural robustness of quantum statistical queries for learning quantum processes and provide an efficient way to benchmark global depolarizing noise from statistics, which gives us a powerful framework for developing noise-tolerant algorithms. We adapt a learning algorithm for constant-depth quantum circuits to the quantum statistical query setting with a small overhead in the query complexity. We prove average-case lower bounds for learning random quantum circuits of logarithmic and higher depths within diamond distance with statistical queries. Finally, we prove that pseudorandom unitaries (PRUs) cannot be constructed using circuits of constant depth by constructing an efficient distinguisher and proving a new variation of the quantum no-free lunch theorem.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、量子回路の短期的な学習可能性について研究する。
量子過程を学習するための量子統計クエリの自然な堅牢性を示し、統計からグローバルな偏極ノイズをベンチマークする効率的な方法を提供し、ノイズ耐性アルゴリズムを開発するための強力なフレームワークを提供する。
定深量子回路の学習アルゴリズムを,クエリの複雑さのオーバーヘッドが小さい量子統計クエリ設定に適用する。
統計的クエリを用いて,ダイヤモンド距離内における対数的および高い深さのランダム量子回路を学習するための平均ケース下界を証明した。
最後に、擬似ランダムユニタリ(PRU)は、効率的な微分器を構築し、量子自由弁当定理の新たなバリエーションを証明することによって、一定の深さの回路を用いて構築できないことを証明した。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Attention to Quantum Complexity [21.766643620345494]
我々は,汎用的な古典的AIフレームワークQuantum Attention Network(QuAN)を紹介する。
QuANは、測定スナップショットをトークンとして扱い、置換不変性を尊重する。
われわれはQuANを3つの異なる量子シミュレーション設定で厳格にテストしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T17:46:40Z) - Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。
我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T01:02:16Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Robust Quantum Gates against Correlated Noise in Integrated Quantum Chips [11.364693110852738]
超伝導量子回路におけるロバスト量子ゲートの実験的実現について報告する。
我々の研究は、ノイズ耐性複素量子回路を実現するための汎用的なツールボックスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T16:12:35Z) - Learning unitaries with quantum statistical queries [0.0]
量子統計クエリ(QSQ)からユニタリ演算子を学習するためのいくつかのアルゴリズムを提案する。
本手法は, 1つの量子統計的クエリを用いて, パウリ弦の部分集合上のユニタリのフーリエ質量を推定する新しい手法に基づく。
量子統計的クエリは,Choi-Jamiolkowski状態に対する分離可能な測定値と比較して,特定のタスクに対して指数関数的に大きなサンプル複雑性をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:56:07Z) - Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries [0.0]
本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。
保証可能な性能保証を伴う任意の量子プロセスに対する効率的なQPSQ学習者を提案する。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:15:20Z) - Sample-size-reduction of quantum states for the noisy linear problem [0.0]
本稿では,量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)の量子サンプルサイズを線形次数に削減できることを述べる。
ノイズの多い線形問題に対して,より短い実行時間を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T05:53:17Z) - Depth-efficient proofs of quantumness [77.34726150561087]
量子性の証明は、古典的検証器が信頼できない証明器の量子的利点を効率的に証明できる挑戦応答プロトコルの一種である。
本稿では、証明者が量子回路を一定深度でしか実行できない量子性構成の証明を2つ与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T17:45:41Z) - Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z) - Statistical Limits of Supervised Quantum Learning [90.0289160657379]
精度の制約を考慮すると、教師付き学習のための量子機械学習アルゴリズムは入力次元における多対数ランタイムを達成できないことを示す。
より効率的な古典的アルゴリズムよりも、教師あり学習のための量子機械学習アルゴリズムの方が、ほとんどの場合スピードアップできると結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T17:35:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。