論文の概要: Learning the expressibility of quantum circuit ansatz using transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18837v2
- Date: Fri, 2 Aug 2024 02:08:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 17:53:28.879268
- Title: Learning the expressibility of quantum circuit ansatz using transformer
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた量子回路アンサッツの表現性学習
- Authors: Fei Zhang, Jie Li, Zhimin He, Haozhen Situ,
- Abstract要約: 本稿では,量子回路のアンサーゼの表現可能性を予測するために,トランスフォーマーモデルを提案する。
本研究は、量子回路アンサーゼの表現可能性の理解を深め、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを進化させることが可能である。
- 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 algorithms are crucial methods to implement quantum computing, and an appropriate task-specific quantum circuit 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 circuit ansatz states to explore the Hilbert space effectively, can be used to evaluate whether one ansatz is superior to another. In this work, we propose using a transformer model to predict the expressibility of quantum circuit ansatze. We construct a dataset containing random PQCs generated by the gatewise pipeline, with varying numbers of qubits and gates. The expressibility of the circuits is calculated using three measures: KL divergence, relative KL divergence, and maximum mean discrepancy. A transformer model is trained on the dataset to capture the intricate relationships between circuit characteristics and expressibility. Four evaluation metrics are employed to assess the performance of the transformer. Numerical results demonstrate that the trained model achieves high performance and robustness across various expressibility measures. This research can enhance the understanding of the expressibility of quantum circuit ansatze and advance quantum architecture search algorithms.
- 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、適切なタスク固有の量子回路アンサッツは、VQAの量子優位性を効果的に強化することができる。
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。
量子回路のアンザッツ状態の多様性を定量化してヒルベルト空間を効果的に探索する表現性は、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,量子回路のアンサーゼの表現可能性を予測するために,トランスフォーマーモデルを提案する。
ゲートワイズパイプラインが生成するランダムなPQCを含むデータセットを構築する。
回路の表現性は、KL偏差、相対KL偏差、最大平均偏差の3つの尺度を用いて計算される。
トランスモデルをトレーニングし、回路特性と表現性の間の複雑な関係をキャプチャする。
変圧器の性能評価には4つの評価指標が用いられる。
数値的な結果から, 訓練されたモデルは, 様々な表現性尺度で高い性能とロバスト性を達成できることが示されている。
この研究は、量子回路アンサーゼの表現可能性の理解を深め、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを進化させることが可能である。
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