論文の概要: Active Learning with Variational Quantum Circuits for Quantum Process Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20925v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 13:12:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:02:16.503721
- Title: Active Learning with Variational Quantum Circuits for Quantum Process Tomography
- Title（参考訳）: 量子プロセストモグラフィのための変分量子回路を用いた能動学習
- Authors: Jiaqi Yang, Xiaohua Xu, Wei Xie,
- Abstract要約: 本稿では,情報量子状態の集合を適応的に選択し,再構築をより効率的に行うためのアクティブラーニング(AL)フレームワークを提案する。
我々は委員会ベース、不確実性ベース、多様性ベースの3種類のALアルゴリズムを設計・評価する。
その結果, 量子状態の集合をランダムに選択するベースライン法と比較して, アルゴリズムが大幅に改善したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.842224049271109
- License:
- Abstract: Quantum process tomography (QPT), used for reconstruction of an unknown quantum process from measurement data, is a fundamental tool for the diagnostic and full characterization of quantum systems. It relies on querying a set of quantum states as input to the quantum process. Previous works commonly use a straightforward strategy to select a set of quantum states randomly, overlooking differences in informativeness among quantum states. Since querying the quantum system requires multiple experiments that can be prohibitively costly, it is always the case that there are not enough quantum states for high-quality reconstruction. In this paper, we propose a general framework for active learning (AL) to adaptively select a set of informative quantum states that improves the reconstruction most efficiently. In particular, we introduce a learning framework that leverages the widely-used variational quantum circuits (VQCs) to perform the QPT task and integrate our AL algorithms into the query step. We design and evaluate three various types of AL algorithms: committee-based, uncertainty-based, and diversity-based, each exhibiting distinct advantages in terms of performance and computational cost. Additionally, we provide a guideline for selecting algorithms suitable for different scenarios. Numerical results demonstrate that our algorithms achieve significantly improved reconstruction compared to the baseline method that selects a set of quantum states randomly. Moreover, these results suggest that active learning based approaches are applicable to other complicated learning tasks in large-scale quantum information processing.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセストモグラフィ(Quantum Process tomography, QPT)は、未知の量子過程を計測データから再構成するために用いられる、量子システムの診断と完全な特徴付けのための基本的なツールである。
量子状態の集合を量子プロセスへの入力としてクエリすることに依存する。
従来の研究では、量子状態の集合をランダムに選択するための単純な戦略が一般的であり、量子状態間の情報性の違いを見落としている。
量子系をクエリするには、違法にコストがかかる複数の実験が必要であるため、高品質な再構成に十分な量子状態が存在しない場合は常にある。
本稿では, 情報量子状態の集合を適応的に選択し, 再構築をより効率的に行うための, 能動学習のための汎用フレームワークを提案する。
特に、広く使われている変分量子回路(VQC)を活用してQPTタスクを実行し、我々のALアルゴリズムをクエリステップに統合する学習フレームワークを導入する。
我々は、委員会ベース、不確実性ベース、多様性ベースの3種類のALアルゴリズムを設計し、評価し、それぞれが性能と計算コストの点で異なる利点を示す。
さらに、異なるシナリオに適したアルゴリズムを選択するためのガイドラインを提供する。
数値計算により, 量子状態の集合をランダムに選択するベースライン法と比較して, アルゴリズムが大幅に改善したことを示す。
さらに,これらの結果は,大規模量子情報処理における他の複雑な学習課題に対して,能動的学習に基づくアプローチが適用可能であることを示唆している。
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