論文の概要: ReCon: Reconfiguring Analog Rydberg Atom Quantum Computers for Quantum Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13389v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 22:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:26:28.445297
• Title: ReCon: Reconfiguring Analog Rydberg Atom Quantum Computers for Quantum Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ReCon:Quantum Generative Adversarial NetworksのためのアナログRydbergAtom量子コンピュータの再構成
• Authors: Nicholas S. DiBrita, Daniel Leeds, Yuqian Huo, Jason Ludmir, Tirthak Patel,
• Abstract要約: ReConはアナログRydberg原子量子コンピュータ上で量子対向ネットワーク(GAN)を実装する最初の研究である。 本評価は, 超伝導量子ビット技術に実装された最先端技術よりも33%高い品質(Frechet Inception Distance (FID) を用いた生成画像の評価)を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0941254115407846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has shown theoretical promise of speedup in several machine learning tasks, including generative tasks using generative adversarial networks (GANs). While quantum computers have been implemented with different types of technologies, recently, analog Rydberg atom quantum computers have been demonstrated to have desirable properties such as reconfigurable qubit (quantum bit) positions and multi-qubit operations. To leverage the properties of this technology, we propose ReCon, the first work to implement quantum GANs on analog Rydberg atom quantum computers. Our evaluation using simulations and real-computer executions shows 33% better quality (measured using Frechet Inception Distance (FID)) in generated images than the state-of-the-art technique implemented on superconducting-qubit technology.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、GAN(Generative Adversarial Network)を用いた生成タスクを含む、いくつかの機械学習タスクにおいて、理論的にスピードアップの可能性を示している。 量子コンピュータは様々な種類の技術で実装されているが、近年、アナログRydberg原子量子コンピュータは、再構成可能な量子ビット(量子ビット)位置やマルチキュービット演算などの望ましい特性を持つことが示されている。 この技術の特性を活用するために、アナログRydberg原子量子コンピュータ上で量子GANを実装する最初の研究であるReConを提案する。 シミュレーションと実コンピュータ実行による評価は,超伝導量子ビット技術に実装された最先端技術よりも,生成画像の品質(Frechet Inception Distance (FID) を用いて測定)が33%向上したことを示している。

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