論文の概要: Application of ZX-calculus to Quantum Architecture Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01095v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 09:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:58:18.631684
- Title: Application of ZX-calculus to Quantum Architecture Search
- Title（参考訳）: ZX計算の量子アーキテクチャ探索への応用
- Authors: Tom Ewen, Ivica Turkalj, Patrick Holzer, Mark-Oliver Wolf,
- Abstract要約: 本稿では,ZX計算と遺伝的プログラミング(GP)を融合した量子アーキテクチャ探索手法を提案する。
本稿では,量子回路の可視化と操作を簡略化するグラフィカル言語ZX-calculusを用いて定義された突然変異を利用するGPフレームワークを提案する。
以上の結果から, 量子アーキテクチャ探索(QAS)におけるZX計算に基づく変異は, 検討された全ての指標において, 他よりも有意に優れていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach to quantum architecture search by integrating the techniques of ZX-calculus with Genetic Programming (GP) to optimize the structure of parameterized quantum circuits employed in Quantum Machine Learning (QML). Recognizing the challenges in designing efficient quantum circuits for QML, we propose a GP framework that utilizes mutations defined via ZX-calculus, a graphical language that can simplify visualizing and working with quantum circuits. Our methodology focuses on evolving quantum circuits with the aim of enhancing their capability to approximate functions relevant in various machine learning tasks. We introduce several mutation operators inspired by the transformation rules of ZX-calculus and investigate their impact on the learning efficiency and accuracy of quantum circuits. The empirical analysis involves a comparative study where these mutations are applied to a diverse set of quantum regression problems, measuring performance metrics such as the percentage of valid circuits after the mutation, improvement of the objective, as well as circuit depth and width. Our results indicate that certain ZX-calculus-based mutations perform significantly better than others for Quantum Architecture Search (QAS) in all metrics considered. They suggest that ZX-diagram based QAS results in shallower circuits and more uniformly allocated gates than crude genetic optimization based on the circuit model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、量子機械学習(QML)で使用されるパラメータ化量子回路の構造を最適化するために、ZX計算技術と遺伝的プログラミング(GP)を統合した量子アーキテクチャ探索手法を提案する。
QMLのための効率的な量子回路を設計する上での課題を認識し,量子回路の可視化と操作を簡略化するグラフィカル言語であるZX-calculusを用いて定義された突然変異を利用するGPフレームワークを提案する。
本手法は,様々な機械学習タスクに関連する関数を近似する能力の向上を目的として,量子回路の進化に重点を置いている。
本稿では、ZX-計算の変換規則に着想を得たいくつかの突然変異演算子を導入し、量子回路の学習効率と精度への影響について検討する。
経験的分析は、これらの変異が様々な量子回帰問題に適用され、突然変異後の有効な回路の割合、目的の改善、回路深さと幅などのパフォーマンス指標を測定するための比較研究を含む。
以上の結果から, 量子アーキテクチャ探索(QAS)におけるZX計算に基づく変異は, 検討された全ての指標において, 他よりも有意に優れていることが示唆された。
彼らは、ZXダイアグラムに基づくQASにより、回路モデルに基づく粗雑な遺伝的最適化よりも浅い回路とより均一に割り当てられたゲートが得られることを示唆した。
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