論文の概要: Quantum Wasserstein Compilation: Unitary Compilation using the Quantum Earth Mover's Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05849v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 17:46:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 13:36:22.891744
• Title: Quantum Wasserstein Compilation: Unitary Compilation using the Quantum Earth Mover's Distance
• Title（参考訳）: 量子ワッサースタインコンパイル:量子アースモーバー距離を用いたユニタリコンパイル
• Authors: Marvin Richter, Abhishek Y. Dubey, Axel Plinge, Christopher Mutschler, Daniel D. Scherer, Michael J. Hartmann,
• Abstract要約: 次数1の量子ワッサーシュタイン距離に基づく量子ワッサーシュタインコンパイル(QWC)コスト関数を提案する。 生成逆数ネットワークにおいて、局所的なパウリ可観測値の測定に基づく推定方法を用いて、所定の量子回路を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.502222151305252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite advances in the development of quantum computers, the practical application of quantum algorithms remains outside the current range of so-called noisy intermediate-scale quantum devices. Now and beyond, quantum circuit compilation (QCC) is a crucial component of any quantum algorithm execution. Besides translating a circuit into hardware-specific gates, it can optimize circuit depth and adapt to noise. Variational quantum circuit compilation (VQCC) optimizes the parameters of an ansatz according to the goal of reproducing a given unitary transformation. In this work, we present a VQCC-objective function called the quantum Wasserstein compilation (QWC) cost function based on the quantum Wasserstein distance of order 1. We show that the QWC cost function is upper bound by the average infidelity of two circuits. An estimation method based on measurements of local Pauli-observable is utilized in a generative adversarial network to learn a given quantum circuit. We demonstrate the efficacy of the QWC cost function by compiling a single-layer hardware efficient ansatz (HEA) as both the target and the ansatz and comparing other cost functions such as the Loschmidt echo test (LET) and the Hilbert-Schmidt test (HST). Finally, our experiments demonstrate that QWC as a cost function can mitigate the barren plateaus for the particular problem we consider.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの発展にもかかわらず、量子アルゴリズムの実践的応用は、いわゆるノイズの多い中間量子デバイスの範囲外にとどまっている。 現在、量子回路コンパイル(QCC)は、あらゆる量子アルゴリズムの実行において重要なコンポーネントである。 回路をハードウェア固有のゲートに翻訳するだけでなく、回路の深さを最適化し、ノイズに適応できる。 変分量子回路コンパイル(VQCC)は、与えられたユニタリ変換を再現する目的に応じて、アンザッツのパラメータを最適化する。 本研究では,次数1の量子ワッサーシュタイン距離に基づく量子ワッサースタインコンパイル(QWC)コスト関数と呼ばれるVQCC対象関数を提案する。 本稿では,QWCのコスト関数が2つの回路の平均不整合によって上界にあることを示す。 生成逆数ネットワークにおいて、局所的なパウリ可観測値の測定に基づく推定方法を用いて、所定の量子回路を学習する。 単層ハードウェアの効率的なアンザッツ(HEA)を目標とアンザッツの両方にコンパイルし,ロシミットエコーテスト(LET)やヒルベルト・シュミットテスト(HST)などのコスト関数と比較することにより,QWCコスト関数の有効性を実証した。 最後に、コスト関数としてのQWCは、我々が考慮している特定の問題に対して不毛の台地を緩和できることを示す。

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