論文の概要: Optimal Quantum Circuit Design via Unitary Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13211v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 16:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 14:20:44.791019
• Title: Optimal Quantum Circuit Design via Unitary Neural Networks
• Title（参考訳）: ユニタリニューラルネットワークによる最適量子回路設計
• Authors: M. Zomorodi, H. Amini, M. Abbaszadeh, J. Sohrabi, V. Salari, P. Plawiak,
• Abstract要約: 本稿では,量子回路モデル表現に量子アルゴリズムの機能を合成する自動手法を提案する。 この訓練されたモデルが、元のアルゴリズムと同等の量子回路モデルを効果的に生成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The process of translating a quantum algorithm into a form suitable for implementation on a quantum computing platform is crucial but yet challenging. This entails specifying quantum operations with precision, a typically intricate task. In this paper, we present an alternative approach: an automated method for synthesizing the functionality of a quantum algorithm into a quantum circuit model representation. Our methodology involves training a neural network model using diverse input-output mappings of the quantum algorithm. We demonstrate that this trained model can effectively generate a quantum circuit model equivalent to the original algorithm. Remarkably, our observations indicate that the trained model achieves near-perfect mapping of unseen inputs to their respective outputs.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムを量子コンピューティングプラットフォームの実装に適した形式に翻訳するプロセスは不可欠だが、難しい。 これは、典型的には複雑なタスクである精度で量子演算を指定することを必要とする。 本稿では,量子回路モデル表現に量子アルゴリズムの機能を合成する自動手法を提案する。 我々の手法は、量子アルゴリズムの多様な入出力マッピングを用いてニューラルネットワークモデルを訓練することを含む。 この訓練されたモデルが、元のアルゴリズムと同等の量子回路モデルを効果的に生成できることを実証する。 注目すべきは、トレーニングされたモデルが、未知の入力をそれぞれの出力にほぼ完璧なマッピングを達成できることである。

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