論文の概要: Quantum Architecture Search: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06210v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 12:17:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:07:44.225367
- Title: Quantum Architecture Search: A Survey
- Title（参考訳）: 量子アーキテクチャ検索: サーベイ
- Authors: Darya Martyniuk, Johannes Jung, Adrian Paschke,
- Abstract要約: 現実の問題を解決するための量子コンピューティングの応用は、ハードウェアの制限と、量子アルゴリズムの比較的未探索の状況によって、いまだに妨げられている。
量子回路(PQC)の自動生成に関する研究は注目されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing has made significant progress in recent years, attracting immense interest not only in research laboratories but also in various industries. However, the application of quantum computing to solve real-world problems is still hampered by a number of challenges, including hardware limitations and a relatively under-explored landscape of quantum algorithms, especially when compared to the extensive development of classical computing. The design of quantum circuits, in particular parameterized quantum circuits (PQCs), which contain learnable parameters optimized by classical methods, is a non-trivial and time-consuming task requiring expert knowledge. As a result, research on the automated generation of PQCs, known as quantum architecture search (QAS), has gained considerable interest. QAS focuses on the use of machine learning and optimization-driven techniques to generate PQCs tailored to specific problems and characteristics of quantum hardware. In this paper, we provide an overview of QAS methods by examining relevant research studies in the field. We discuss main challenges in designing and performing an automated search for an optimal PQC, and survey ways to address them to ease future research.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは大きな進歩を遂げており、研究所だけでなく様々な産業でも大きな関心を集めている。
しかし、現実の問題を解決する量子コンピューティングの応用は、ハードウェアの制限や量子アルゴリズムの比較的未探索の状況、特に古典的コンピューティングの広範な発展に比較した場合など、多くの課題によっていまだに妨げられている。
量子回路の設計、特に古典的手法で最適化された学習可能なパラメータを含むパラメータ化量子回路(PQC)は、専門知識を必要とする非自明で時間を要するタスクである。
その結果、量子アーキテクチャサーチ(QAS)として知られるPQCの自動生成の研究が注目されている。
QASは、量子ハードウェアの特定の問題や特性に合わせたPQCを生成するために、機械学習と最適化駆動技術の使用に焦点を当てている。
本稿では,本研究の分野における研究成果を整理し,QAS手法の概要について述べる。
我々は、最適なPQCの自動探索の設計と実行における主な課題について論じ、今後の研究を容易にするためにそれらに対処する方法を調査する。
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