論文の概要: Incorporating Quantum Advantage in Quantum Circuit Generation through Genetic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09682v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 17:34:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:12:00.283585
• Title: Incorporating Quantum Advantage in Quantum Circuit Generation through Genetic Programming
• Title（参考訳）: 遺伝的プログラミングによる量子回路生成における量子アドバンテージの導入
• Authors: Christoph Stein, Michael Färber,
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズムの適合度関数に量子優位性指標を組み込むための2つの新しい手法を提案する。 本稿では,Bernstein-Vazirani問題とUnstructured Database Search問題に基づくアプローチを事例として評価する。 量子優位性の尺度を組み込んだ遺伝的アルゴリズムを用いた自動量子回路設計は、量子アルゴリズムの開発を加速するための有望なアプローチであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.573861741540853
• License:
• Abstract: Designing efficient quantum circuits that leverage quantum advantage compared to classical computing has become increasingly critical. Genetic algorithms have shown potential in generating such circuits through artificial evolution. However, integrating quantum advantage into the fitness function of these algorithms remains unexplored. In this paper, we aim to enhance the efficiency of quantum circuit design by proposing two novel approaches for incorporating quantum advantage metrics into the fitness function of genetic algorithms.1 We evaluate our approaches based on the Bernstein-Vazirani Problem and the Unstructured Database Search Problem as test cases. The results demonstrate that our approaches not only improve the convergence speed of the genetic algorithm but also produce circuits comparable to expert-designed solutions. Our findings suggest that automated quantum circuit design using genetic algorithms that incorporate a measure of quantum advantage is a promising approach to accelerating the development of quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子の優位性を利用する効率的な量子回路の設計は、古典的な計算に比べてますます重要になっている。 遺伝的アルゴリズムは、人工進化を通じてそのような回路を生成する可能性を示している。 しかし、これらのアルゴリズムの適合関数に量子的優位性を統合することは、まだ未解明である。 本稿では,遺伝的アルゴリズムの適合度関数に量子優位性指標を組み込むことにより,量子回路設計の効率を向上させることを目的とする。 本稿では,Bernstein-Vazirani問題とUnstructured Database Search問題に基づくアプローチを事例として評価する。 その結果,提案手法は遺伝的アルゴリズムの収束速度を向上するだけでなく,専門家が設計した手法に匹敵する回路を生成することがわかった。 量子優位性の尺度を組み込んだ遺伝的アルゴリズムを用いた自動量子回路設計は、量子アルゴリズムの開発を加速するための有望なアプローチであることが示唆された。

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