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。
関連論文リスト
- Topology-Driven Quantum Architecture Search Framework [2.9862856321580895]
本稿では,高性能量子回路を識別するためのトポロジ駆動量子アーキテクチャ探索(TD-QAS)フレームワークを提案する。
広い探索空間をトポロジとゲート型コンポーネントに分離することで、TD-QASは低パフォーマンストポロジ内のゲート構成の探索を避けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-20T05:05:53Z) - Diffusion-Inspired Quantum Noise Mitigation in Parameterized Quantum Circuits [10.073911279652918]
量子ノイズと拡散モデルの関係について検討する。
本稿では,PQCにおける量子ノイズを軽減するために,拡散に着想を得た新しい学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-02T19:35:38Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - Reinforcement learning-assisted quantum architecture search for variational quantum algorithms [0.0]
この論文は、ノイズの多い量子ハードウェアにおける機能量子回路の同定に焦点を当てている。
本稿では, テンソルを用いた量子回路の符号化, 環境力学の制約により, 可能な回路の探索空間を効率的に探索する。
様々なVQAを扱う際、我々のRLベースのQASは既存のQASよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T12:30:39Z) - Quantum Architecture Search with Unsupervised Representation Learning [24.698519892763283]
教師なし表現学習は量子アーキテクチャ探索(QAS)を前進させる新しい機会を提供する
QASは変分量子アルゴリズム(VQA)のための量子回路を最適化するように設計されている
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-21T19:53:17Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Scaling Limits of Quantum Repeater Networks [62.75241407271626]
量子ネットワーク(QN)は、セキュアな通信、強化されたセンシング、効率的な分散量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。
量子状態の脆弱な性質のため、これらのネットワークはスケーラビリティの観点から大きな課題に直面している。
本稿では,量子リピータネットワーク(QRN)のスケーリング限界について解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T14:57:01Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T12:47:35Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。