論文の概要: Scalable and shallow quantum circuits encoding probability distributions informed by asymptotic entanglement analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05202v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 17:31:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:46.844238
• Title: Scalable and shallow quantum circuits encoding probability distributions informed by asymptotic entanglement analysis
• Title（参考訳）: 漸近エンタングルメント解析により誘導される確率分布を符号化するスケーラブルおよび浅量子回路
• Authors: Vladyslav Bohun, Illia Lukin, Mykola Luhanko, Georgios Korpas, Philippe J. S. De Brouwer, Mykola Maksymenko, Maciej Koch-Janusz,
• Abstract要約: マトリックス積状態(MPS)法は、浅い量子回路を構築する上で最も有望な手法として現れた。 入力関数の滑らかさに依存するMPS表現における結合間の絡み合いの崩壊に対する厳密な展開を導出する。 我々は、量子回路を浅く正確に符号化する改良されたMPSベースのアルゴリズムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28917933888634956
• License:
• Abstract: Encoding classical data in a quantum state is a key prerequisite of many quantum algorithms. Recently matrix product state (MPS) methods emerged as the most promising approach for constructing shallow quantum circuits approximating input functions, including probability distributions, with only linear number of gates. We derive rigorous asymptotic expansions for the decay of entanglement across bonds in the MPS representation depending on the smoothness of the input function, real or complex. We also consider the dependence of the entanglement on localization properties and function support. Based on these analytical results we construct an improved MPS-based algorithm yielding shallow and accurate encoding quantum circuits. By using Tensor Cross Interpolation we are able to construct utility-scale quantum circuits in a compute- and memory-efficient way. We validate our methods on heavy-tailed distributions important in finance, including on L\'evy distributions. We test the performance of the resulting quantum circuits by executing and sampling from them on IBM quantum devices, for up to 64 qubits.
• Abstract（参考訳）: 古典的なデータを量子状態に符号化することは、多くの量子アルゴリズムの重要な前提条件である。 近年, 行列積状態 (MPS) 法は, 線形ゲート数のみの確率分布を含む入力関数を近似する浅い量子回路を構築するための最も有望な手法として出現した。 入力関数の滑らかさ, 実数, 複素数に依存するMPS表現における結合間の絡み合いの崩壊に対する厳密な漸近展開を導出する。 また,この絡み合いの局所化特性と機能サポートへの依存性についても検討する。 これらの解析結果に基づいて、浅く正確な量子回路を生成する改良MPSベースのアルゴリズムを構築した。 テンソルクロス補間(Tensor Cross Interpolation)を用いることで、計算とメモリ効率の両面で実用規模の量子回路を構築することができる。 L'evy分布を含む金融において重要な重み付き分布について,本手法の有効性を検証した。 我々は、最大64量子ビットのIBM量子デバイス上で量子回路の実行とサンプリングにより、結果の量子回路の性能をテストする。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Learning the expressibility of quantum circuit ansatz using transformer [5.368973814856243]
  本稿では,量子回路のアンサーゼの表現可能性を予測するために,トランスフォーマーモデルを提案する。 本研究は、量子回路アンサーゼの表現可能性の理解を深め、量子アーキテクチャ探索アルゴリズムを進化させることが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T07:34:07Z)
• Shallow Quantum Circuit Implementation of Symmetric Functions with Limited Ancillary Qubits [5.9862846364925115]
  量子計算では、量子回路の奥行きとアシラリー量子ビットの数を最適化することが重要である。 本稿では,多対数深度量子回路を用いた任意の対称ブール関数の実装に革新的なアプローチを提案する。 鍵となる技術は、Acillary qubitを必要とせずにハミング重みを計算するように設計された新しい多対数深さ量子回路である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T06:30:54Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Symmetry-Based Quantum Circuit Mapping [2.51705778594846]
  本稿では,量子プロセッサの固有対称性を利用する量子回路再マッピングアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、対称性を用いて探索空間を制約し、全ての位相的に等価な回路マッピングを同定し、ベクトル計算を用いて各マッピングのスコアリングを高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T10:04:34Z)
• End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
  問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。 アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z)
• Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
  本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。 我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
• Optimal quantum kernels for small data classification [0.0]
  本稿では,量子ゲートシーケンスをデータに適応させるベクトルマシンをサポートするために,量子カーネルを構築するアルゴリズムを示す。 少数のトレーニングポイントを持つ分類問題に対する結果の量子モデルの性能は、最適化された古典モデルよりも著しく高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T18:26:44Z)
• Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
  本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。 特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z)
• Efficient realization of quantum algorithms with qudits [0.70224924046445]
  マルチレベル量子システム(キューディット)を用いた量子アルゴリズムの効率的な実装手法を提案する。 提案手法は,Quditベースのプロセッサのパラメータに依存する標準量子ビット方式の回路のトランスパイレーションを用いる。 特定の普遍集合から取られた単一量子ゲートと2量子ゲートの列に量子回路を変換する明示的なスキームを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T11:09:37Z)
• Learnability of the output distributions of local quantum circuits [53.17490581210575]
  2つの異なるオラクルモデルにおいて、量子回路Bornマシンの学習可能性について検討する。 我々はまず,超対数深度クリフォード回路の出力分布がサンプル効率良く学習できないという負の結果を示した。 より強力なオラクルモデル、すなわちサンプルに直接アクセスすると、局所的なクリフォード回路の出力分布は計算効率よくPACを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T18:00:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。