論文の概要: UDiTQC: U-Net-Style Diffusion Transformer for Quantum Circuit Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16380v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 15:15:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:06.002062
• Title: UDiTQC: U-Net-Style Diffusion Transformer for Quantum Circuit Synthesis
• Title（参考訳）: UDiTQC:量子回路合成のためのU-Net-Style Diffusion Transformer
• Authors: Zhiwei Chen, Hao Tang,
• Abstract要約: 現在の拡散モデルは、U-Netアーキテクチャに基づくアプローチであるが、計算効率とグローバルコンテキストのモデル化に関する課題に遭遇する。 マルチスケール特徴抽出におけるU-Netの強みとグローバルコンテキストをモデル化するTransformerの機能を組み合わせた,新しいU-Netスタイルの拡散変換アーキテクチャであるUDiTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.380226276791818
• License:
• Abstract: Quantum computing is a transformative technology with wide-ranging applications, and efficient quantum circuit generation is crucial for unlocking its full potential. Current diffusion model approaches based on U-Net architectures, while promising, encounter challenges related to computational efficiency and modeling global context. To address these issues, we propose UDiT,a novel U-Net-style Diffusion Transformer architecture, which combines U-Net's strengths in multi-scale feature extraction with the Transformer's ability to model global context. We demonstrate the framework's effectiveness on two tasks: entanglement generation and unitary compilation, where UDiTQC consistently outperforms existing methods. Additionally, our framework supports tasks such as masking and editing circuits to meet specific physical property requirements. This dual advancement, improving quantum circuit synthesis and refining generative model architectures, marks a significant milestone in the convergence of quantum computing and machine learning research.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは広範に応用された変換技術であり、効率的な量子回路生成はその潜在能力を最大限に活用するために不可欠である。 現在の拡散モデルは、U-Netアーキテクチャに基づくアプローチであるが、計算効率とグローバルコンテキストのモデル化に関する課題に遭遇する。 これらの課題に対処するために,U-Netのマルチスケール特徴抽出における強みとグローバルコンテキストをモデル化する能力を組み合わせた新しいU-Netスタイルの拡散トランスフォーマアーキテクチャであるUDiTを提案する。 UDiTQCは,既存の手法を一貫して上回る,絡み合い生成とユニタリコンパイルという2つのタスクにおいて,フレームワークの有効性を実証する。 さらに,本フレームワークは,特定の物理特性要件を満たすために,マスキングや編集回路などのタスクをサポートする。 この二重発展、量子回路合成の改善と生成モデルアーキテクチャの精製は、量子コンピューティングと機械学習研究の収束において重要なマイルストーンとなる。

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