論文の概要: Quantum Circuit Design using a Progressive Widening Enhanced Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03962v2
• Date: Mon, 28 Apr 2025 12:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.127796
• Title: Quantum Circuit Design using a Progressive Widening Enhanced Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: 拡張モンテカルロ木探索による量子回路設計
• Authors: Vincenzo Lipardi, Domenica Dibenedetto, Georgios Stamoulis, Mark H. M. Winands,
• Abstract要約: 本稿では、量子回路設計のプロセスを自動化するために、勾配のないモンテカルロ木探索(MCTS)手法を提案する。 これまでのMCTS研究と比較して、量子回路評価の回数を最大100倍に削減する。 得られた量子回路は最大3倍のCNOTゲートを示し、ノイズの多い量子ハードウェアの実装に重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7639610349097473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The performance of Variational Quantum Algorithms (VQAs) strongly depends on the choice of the parameterized quantum circuit to optimize. One of the biggest challenges in VQAs is designing quantum circuits tailored to the particular problem. This article proposes a gradient-free Monte Carlo Tree Search (MCTS) technique to automate the process of quantum circuit design. Our proposed technique introduces a novel formulation of the action space based on a sampling scheme and a progressive widening technique to explore the space dynamically. When testing our MCTS approach on the domain of random quantum circuits, MCTS approximates unstructured circuits under different values of stabilizer R\'enyi entropy. It turns out that MCTS manages to approximate the benchmark quantum states independently from their degree of nonstabilizerness. Next, our technique exhibits robustness across various application domains, including quantum chemistry and systems of linear equations. Compared to previous MCTS research, our technique reduces the number of quantum circuit evaluations by a factor of 10 up to 100 while achieving equal or better results. In addition, the resulting quantum circuits exhibit up to three times fewer CNOT gates, which is important for implementation on noisy quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)の性能は、パラメータ化量子回路の選択に大きく依存する。 VQAの最大の課題の1つは、特定の問題に適した量子回路を設計することである。 本稿では、量子回路設計のプロセスを自動化するために、勾配のないモンテカルロ木探索(MCTS)手法を提案する。 提案手法は,サンプリング方式と動的に空間を探索するプログレッシブ・ワイドニング手法に基づく,アクション空間の新規な定式化を提案する。 ランダム量子回路の領域におけるMCTSアプローチをテストするとき、MCTSは安定化器R'enyiエントロピーの異なる値の下で非構造化回路を近似する。 MCTSは、その非安定化度から独立して、ベンチマーク量子状態を近似することに成功している。 次に、量子化学や線形方程式のシステムなど、様々な応用領域にまたがる堅牢性を示す。 これまでの MCTS 研究と比較して, 量子回路評価を10倍から100倍に削減し, 等速以上の結果を得た。 さらに、結果の量子回路は最大で3倍のCNOTゲートを示しており、ノイズの多い量子ハードウェアの実装において重要である。

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