論文の概要: Application of Large Language Models to Quantum State Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06629v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 07:46:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 04:39:35.499102
- Title: Application of Large Language Models to Quantum State Simulation
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの量子状態シミュレーションへの応用
- Authors: Shuangxiang Zhou, Ronghang Chen, Zheng An, Shi-Yao Hou,
- Abstract要約: 現在、様々な量子シミュレーターが研究者に強力なツールを提供しているが、これらのシミュレーターで量子進化をシミュレートすると、しばしば高コストが発生する。
本稿では、1量子ビットと2量子ビットの量子シミュレータモデルを構築し、複数の量子ビットに拡張し、最終的には3量子ビットの例を実装する過程を詳述する。
本研究は,LLMが量子ビット間の進化パターンを理論的出力状態と比較して最小限の誤差で効果的に学習し,予測できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11666234644810894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computers leverage the unique advantages of quantum mechanics to achieve acceleration over classical computers for certain problems. Currently, various quantum simulators provide powerful tools for researchers, but simulating quantum evolution with these simulators often incurs high time costs. Additionally, resource consumption grows exponentially as the number of quantum bits increases. To address this issue, our research aims to utilize Large Language Models (LLMs) to simulate quantum circuits. This paper details the process of constructing 1-qubit and 2-qubit quantum simulator models, extending to multiple qubits, and ultimately implementing a 3-qubit example. Our study demonstrates that LLMs can effectively learn and predict the evolution patterns among quantum bits, with minimal error compared to the theoretical output states. Even when dealing with quantum circuits comprising an exponential number of quantum gates, LLMs remain computationally efficient. Overall, our results highlight the potential of LLMs to predict the outputs of complex quantum dynamics, achieving speeds far surpassing those required to run the same process on a quantum computer. This finding provides new insights and tools for applying machine learning methods in the field of quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは量子力学の独特な利点を利用して、ある種の問題に対して古典的コンピュータよりも加速する。
現在、様々な量子シミュレーターが研究者に強力なツールを提供しているが、これらのシミュレーターで量子進化をシミュレートすると、しばしば高コストが発生する。
さらに、量子ビットの数が増加するにつれて、資源消費は指数関数的に増加する。
本研究の目的は,Large Language Models (LLM) を用いて量子回路のシミュレーションを行うことである。
本稿では、1量子ビットと2量子ビットの量子シミュレータモデルを構築し、複数の量子ビットに拡張し、最終的には3量子ビットの例を実装する過程を詳述する。
本研究は,LLMが量子ビット間の進化パターンを理論的出力状態と比較して最小限の誤差で効果的に学習し,予測できることを実証する。
指数関数的な数の量子ゲートを含む量子回路を扱う場合でも、LLMは計算的に効率的である。
以上の結果から,LLMによる複雑な量子力学の出力予測の可能性を強調し,同じ処理を量子コンピュータ上で実行する速度をはるかに上回る速度を達成した。
この発見は、量子コンピューティングの分野で機械学習手法を適用するための新しい洞察とツールを提供する。
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