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/2406.17630v2
Date: Mon, 22 Jul 2024 12:00:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 00:52:06.451898
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: 量子状態準備と量子化学におけるコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の実用性を評価する。量子状態の準備において、我々の結果は、ノイズのないシナリオにおいて、マルチキュービットの最大絡み合う状態を生成する最適量子回路構成の確率は、マルチレイア知覚(MLP)よりも2〜5倍高いことを示している。量子化学問題に対処するために,従来の構造ではなく,KAN(Curriculum Reinforcement Learning)とKAN構造を統合することで,最近提案されたQASアルゴリズムを強化する。
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 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) in QAS problems, analyzing their efficiency in the task of quantum state preparation and quantum chemistry. In quantum state preparation, our results show that 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 $2\times$ to $5\times$ higher than Multi-Layer perceptions (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. In tackling quantum chemistry problems, we enhance the recently proposed QAS algorithm by integrating Curriculum Reinforcement Learning (CRL) with a KAN structure instead of the traditional MLP. This modification allows us to design a parameterized quantum circuit that contains fewer 2-qubit gates and has a shallower depth, thereby improving the efficiency of finding the ground state of a chemical Hamiltonian. Further investigation reveals that KAN requires a significantly smaller number of learnable parameters compared to MLPs; however, the average time of executing each episode for KAN is 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,QAS問題におけるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の実用性を評価し,量子状態準備と量子化学の課題におけるそれらの効率性を分析する。量子状態生成では、ノイズのないシナリオでは、複数量子ビットの最大絡み合う状態を生成するための最適量子回路構成の確率は、マルチ層知覚(MLP)よりも2\times$から5\times$高くなる。さらに、雑音のシナリオでは、MLPの性能がアクティベーション関数の選択に大きく依存するMLPよりも、最大絡み合った状態を近似する際の忠実度が向上する。量子化学問題に対処する際,従来のMLPの代わりにCRL(Curriculum Reinforcement Learning)とKAN構造を統合することで,最近提案されたQASアルゴリズムを強化する。この修正により、より少ない2量子ビットゲートを持ち、より浅い深さを持つパラメータ化量子回路を設計することができ、化学ハミルトニアンの基底状態を見つける効率を向上させることができる。さらなる調査により,KAN は MLP と比較して学習可能なパラメータがかなり少ないことが明らかになったが,KAN の各エピソードの実行時間の平均は高い。

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