Fugu-MT 論文翻訳(概要): KANQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search

論文の概要: KANQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17630v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 15:17:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 14:00:49.083640
Title: KANQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search
Title（参考訳）: KanQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search
Authors: Akash Kundu, Aritra Sarkar, Abhishek Sadhu,
Abstract要約: 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子回路の最適化と自動設計のための有望な方向である。 QASの最近の技術は、深層Qネットワークのような強化学習からの機械学習ベースのアプローチに焦点を当てている。本研究では,量子アーキテクチャ探索問題におけるkanの実用性を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum architecture search~(QAS) is a promising direction for optimization and automated design of quantum circuits towards quantum advantage. Recent techniques in QAS focus on machine learning-based approaches from reinforcement learning, like deep Q-network. While multi-layer perceptron-based deep Q-networks have been applied for QAS, their interpretability remains challenging due to the high number of parameters. In this work, we evaluate the practicality of KANs in quantum architecture search problems, analyzing their efficiency in terms of the probability of success, frequency of optimal solutions and their dependencies on various degrees of freedom of the network. In a noiseless scenario, the probability of success and the number of optimal quantum circuit configurations to generate the multi-qubit maximally entangled states are significantly higher than MLPs. Moreover in noisy scenarios, KAN can achieve a better fidelity in approximating maximally entangled state than MLPs, where the performance of the MLP significantly depends on the choice of activation function. Further investigation reveals that KAN requires a very small number of learnable parameters compared to MLPs, however, the average time of executing each episode for KAN is much higher.
Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャサーチ~(QAS)は量子回路の最適化と自動設計のための有望な方向である。 QASの最近の技術は、深層Qネットワークのような強化学習からの機械学習ベースのアプローチに焦点を当てている。マルチ層パーセプトロンをベースとした深層QネットワークがQASに適用されているが、パラメータが多いため、その解釈性は依然として困難である。本研究では、量子アーキテクチャ探索問題におけるkanの実用性を評価し、その効率を、成功確率、最適解の頻度、およびネットワークの様々な自由度への依存性の観点から分析する。ノイズのないシナリオでは、マルチキュービットの最大絡み合った状態を生成するための成功の確率と最適量子回路構成の数は、MPPよりも著しく高い。さらにノイズの多いシナリオでは、Kanは、MLPよりも最大絡み合った状態の近似において、活性化関数の選択に大きく依存する。さらなる調査により,KANはMPPに比べて学習可能なパラメータが極めて少ないことが判明した。

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