論文の概要: Learning Robust Observable to Address Noise in Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07632v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 21:30:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 18:21:43.820857
- Title: Learning Robust Observable to Address Noise in Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習における雑音に対処可能なロバスト学習
- Authors: Bikram Khanal, Pablo Rivas,
- Abstract要約: 量子システムのノイズは、量子計算にエラーを導入し、量子アルゴリズムの性能を低下させる。
本稿では,量子システムにおけるノイズの多いチャネルに対して頑健な観測対象を学習するためのフレームワークを提案する。
頑健な観測対象を学習する技術を開発することで、ノイズの存在下で量子機械学習モデルの性能と信頼性を向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has emerged as a promising field that combines the power of quantum computing with the principles of machine learning. One of the significant challenges in QML is dealing with noise in quantum systems, especially in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. Noise in quantum systems can introduce errors in quantum computations and degrade the performance of quantum algorithms. In this paper, we propose a framework for learning observables that are robust against noisy channels in quantum systems. We demonstrate that it is possible to learn observables that remain invariant under the effects of noise and show that this can be achieved through a machine-learning approach. We present a toy example using a Bell state under a depolarization channel to illustrate the concept of robust observables. We then describe a machine-learning framework for learning such observables across six two-qubit quantum circuits and five noisy channels. Our results show that it is possible to learn observables that are more robust to noise than conventional observables. We discuss the implications of this finding for quantum machine learning, including potential applications in enhancing the stability of QML models in noisy environments. By developing techniques for learning robust observables, we can improve the performance and reliability of quantum machine learning models in the presence of noise, contributing to the advancement of practical QML applications in the NISQ era.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングのパワーと機械学習の原理を組み合わせた、有望な分野として登場した。
QMLにおける重要な課題の1つは、特にノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に量子システムのノイズを扱うことである。
量子システムのノイズは、量子計算にエラーを導入し、量子アルゴリズムの性能を低下させる。
本稿では,量子システムにおけるノイズチャネルに対して頑健な観測値の学習フレームワークを提案する。
ノイズの影響下で不変な観測値の学習が可能であることを実証し,機械学習手法により実現可能であることを示す。
本稿では, 可観測性の概念を説明するために, 脱分極チャネルの下でベル状態を用いた玩具の例を示す。
次に,6つの2量子ビット量子回路と5つのノイズチャネルにまたがる可観測性学習のための機械学習フレームワークについて述べる。
以上の結果から,従来の観測値よりも騒音に強い観測値の学習が可能であることが示唆された。
ノイズの多い環境でのQMLモデルの安定性向上への潜在的な応用を含む、量子機械学習におけるこの発見の意義について論じる。
頑健な観測対象を学習する技術を開発することで、ノイズの存在下で量子機械学習モデルの性能と信頼性を向上させることができ、NISQ時代の実用的なQMLアプリケーションの進歩に寄与する。
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