論文の概要: Machine learning framework for predicting the entangling capability of parameterized quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01997v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 06:28:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 17:50:34.139787
- Title: Machine learning framework for predicting the entangling capability of parameterized quantum circuits
- Title（参考訳）: パラメータ化量子回路のエンタングル能力予測のための機械学習フレームワーク
- Authors: Shikun Zhang, Yang Zhou, Zheng Qin, Rui Li, Chunxiao Du, Zhisong Xiao, Yongyou Zhang,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は有望な解であるが、その性能はパラメータ化量子回路(PQC)に大きく依存している。
PQCsの絡み合いはPQCsを構築する上で重要な指標である。
本稿では,長期記憶(LSTM)モデルとゲート符号化技術を用いて,PQCの絡み合う能力を予測する機械学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.975555487972166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, quantum devices face significant limitations. Variational quantum algorithms (VQAs) are promising solutions, but their performance heavily depends on the parameterized quantum circuits (PQCs) they utilize. The entanglement of PQCs is an important metric for constructing PQCs. This is because entanglement is not only a key property that distinguishes quantum from classical computing, but it also affects the computational performance of VQAs. However, due to the extensive quantum state sampling required, its computational cost is very high. To address this challenge, we propose a machine learning framework that utilizes a long short-term memory (LSTM) model and gate encoding technology to predict the entangling capability of PQCs. By encoding PQCs into matrix sequences via gate encoding technology and feeding them into an LSTM model at different time steps, our method effectively simulates quantum dynamic evolution. We trained the LSTM model on a dataset of random PQCs. For testing scenarios, our model achieved a pearson correlation coefficient (Pc) of 0.9791 and an root mean square error (RMSE) of 0.05, demonstrating high prediction accuracy and validating the framework's effectiveness. This approach significantly reduces the entanglement computational cost associated with sampling quantum states and provides a practical tool for designing PQC structures and theoretically analyzing the role of entanglement in PQCs.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代には、量子デバイスは重大な制限に直面している。
変分量子アルゴリズム(VQA)は有望な解であるが、その性能はそれらが利用するパラメータ化量子回路(PQC)に大きく依存する。
PQCsの絡み合いはPQCsを構築する上で重要な計量である。
これは、絡み合いが量子と古典コンピューティングを区別する重要な性質であるだけでなく、VQAの計算性能にも影響を及ぼすためである。
しかし、広い量子状態サンプリングを必要とするため、計算コストは非常に高い。
この課題に対処するために,長い短期記憶モデルとゲートエンコーディング技術を用いて,PQCの絡み合う能力を予測する機械学習フレームワークを提案する。
ゲート符号化技術を用いてPQCを行列列に符号化し、異なる時間ステップでLSTMモデルに供給することにより、量子力学の進化を効果的にシミュレートする。
ランダムなPQCのデータセットを用いてLSTMモデルを訓練した。
テストシナリオでは, ピアソン相関係数0.9791, 根平均二乗誤差0.05を達成し, 高い予測精度を示し, フレームワークの有効性を検証した。
このアプローチは、サンプリング量子状態に関連する絡み合い計算コストを大幅に削減し、PQCの構造を設計し、PQCにおける絡み合いの役割を理論的に解析するための実用的なツールを提供する。
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