論文の概要: Machine-Learning Insights on Entanglement-trainability Correlation of Parameterized Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01997v2
• Date: Sat, 19 Oct 2024 14:36:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:54.234839
• Title: Machine-Learning Insights on Entanglement-trainability Correlation of Parameterized Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 量子回路の絡み合い-トレーニング性相関に関する機械学習的考察
• 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、現在のノイズの多い中間スケールデバイスで量子優位を得るための主要な戦略として登場した。 バレンプラトー(BP)現象の主な原因として、その絡み合い-運動性相関は、それらの応用に挑戦する。 本稿では,パラメータ化量子回路(PQC)のゲート・ツー・テンソル(GTT)符号化法を提案する。 2つの長期記憶ネットワーク(L-Gネットワーク)は、絡み合いとトレーニング可能性の両方を予測するために訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.975555487972166
• License:
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) have emerged as the leading strategy to obtain quantum advantage on the current noisy intermediate-scale devices. However, their entanglement-trainability correlation, as the major reason for the barren plateau (BP) phenomenon, poses a challenge to their applications. In this Letter, we suggest a gate-to-tensor (GTT) encoding method for parameterized quantum circuits (PQCs), with which two long short-term memory networks (L-G networks) are trained to predict both entanglement and trainability. The remarkable capabilities of the L-G networks afford a statistical way to delve into the entanglement-trainability correlation of PQCs within a dataset encompassing millions of instances. This machine-learning-driven method first confirms that the more entanglement, the more possible the BP problem. Then, we observe that there still exist PQCs with both high entanglement and high trainability. Furthermore, the trained L-G networks result in an impressive increase in time efficiency by about one million times when constructing a PQC with specific entanglement and trainability, demonstrating their practical applications in VQAs.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在のノイズの多い中間スケールデバイスで量子優位を得るための主要な戦略として登場した。 しかしながら、バレンプラトー(BP)現象の主な原因として、その絡み合い-運動性相関は、それらの応用に挑戦する。 本稿では,パラメータ化量子回路(PQC)のゲート・ツー・テンソル(GTT)符号化手法を提案する。 L-Gネットワークの顕著な能力は、数百万のインスタンスを含むデータセット内のPQCの絡み合ったトレーニング可能性相関を統計的に調べる手段を与える。 この機械学習駆動の手法はまず、絡み合いが大きいほどBP問題が発生することを確かめる。 そして、高い絡み合いと高い訓練性を持つPQCが存在することを観察した。 さらに、トレーニングされたL-Gネットワークは、特定の絡み合いと訓練性を備えたPQCを構築する場合、100万倍の時間効率向上を実現し、VQAの実践的応用を実証した。

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