論文の概要: Transformer for Parameterized Quantum Circuits Expressibility Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18837v1
- Date: Wed, 29 May 2024 07:34:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 18:19:11.086539
- Title: Transformer for Parameterized Quantum Circuits Expressibility Prediction
- Title（参考訳）: 量子回路パラメータ化のための変圧器
- Authors: Fei Zhang, Jie Li, Zhimin He, Haozhen Situ,
- Abstract要約: 本研究では,パラメータ化量子回路の表現性予測におけるトランスフォーマーモデルの有効性について検討した。
ゲートワイズ法により生成されるノイズレス回路を含む2つのデータセットを構築し, 量子ビット, ゲート数, 深さで変動する。
Transformerモデルはこれらのデータセットに基づいてトレーニングされ、回路特性と表現性の間の複雑な関係をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.368973814856243
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the exponentially faster computation for certain problems, quantum computing has garnered significant attention in recent years. Variational Quantum Algorithm (VQA) is a crucial method to implement quantum computing, and an appropriate task-specific ansatz can effectively enhance the quantum advantage of VQAs. However, the vast search space makes it challenging to find the optimal task-specific ansatz. Expressibility, quantifying the diversity of quantum states to explore the Hilbert space effectively, can be used to evaluate whether one ansatz is superior than another. This study investigates the effectiveness of the Transformer model in predicting the expressibility of parameterized quantum circuits. We construct two datasets containing noiseless circuits generated by the gatewise method, varying in qubits, gate numbers and depths. The circuits are transformed into graphs, and then their expressibility are calculated using KL-divergence and Relative KL-divergence. A Transformer model is trained on these datasets to capture the intricate relationships between circuit characteristics and expressibility. Five evaluation metrics are calculated, and experimental results demonstrate that the trained model achieves high performance and robustness across various expressibility calculation methods. This research provides ideas for efficient quantum circuit design and can contribute to the advancement of quantum architecture search methods.
- Abstract（参考訳）: 特定の問題に対する指数関数的に高速な計算により、近年は量子コンピューティングに大きな注目を集めている。
変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子コンピューティングを実装する上で重要な手法であり、適切なタスク固有アンサッツにより、VQAの量子優位性を効果的に向上させることができる。
しかし、膨大な検索スペースは、最適なタスク固有のアンサッツを見つけるのを困難にしている。
ヒルベルト空間を効果的に探索するために量子状態の多様性を定量化する表現性は、一方のアンザッツが他方よりも優れているかどうかを評価するために用いられる。
本研究では,パラメータ化量子回路の表現性予測におけるトランスフォーマーモデルの有効性について検討した。
ゲートワイズ法により生成されるノイズレス回路を含む2つのデータセットを構築し, 量子ビット, ゲート数, 深さで変動する。
回路はグラフに変換され、その表現性はKL分割と相対KL分割を用いて計算される。
Transformerモデルはこれらのデータセットに基づいてトレーニングされ、回路特性と表現性の間の複雑な関係をキャプチャする。
5つの評価指標を算出し, 実験結果から, 種々の表現可能性計算法において, 訓練されたモデルが高い性能とロバスト性を達成することを示す。
本研究は、効率的な量子回路設計のアイデアを提供し、量子アーキテクチャ探索法の進歩に寄与することができる。
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