論文の概要: NRQNN: The Role of Observable Selection in Noise-Resilient Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12637v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 08:32:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:06:42.871462
- Title: NRQNN: The Role of Observable Selection in Noise-Resilient Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: NRQNN:ノイズ耐性量子ニューラルネットワークにおける観測可能な選択の役割
- Authors: Muhammad Kashif, Muhammad Kashif,
- Abstract要約: 本稿では,ノイズ条件下での量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングに伴う複雑さについて検討する。
まず、バレンプラトー(BP)が理想的条件よりもノイズの多い量子環境で容易に現れることを実証した。
そこで我々は,QNNのノイズに対する耐性を高めるために,キュービット計測を慎重に選択することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper explores the complexities associated with training Quantum Neural Networks (QNNs) under noisy conditions, a critical consideration for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. We first demonstrate that Barren Plateaus (BPs), characterized by exponetially vanishing gradients, emerge more readily in noisy quantum environments than in ideal conditions. We then propose that careful selection of qubit measurement observable can make QNNs resilient against noise. To this end, we explore the effectiveness of various qubit measurement observables, including PauliX, PauliY, PauliZ, and a custom designed Hermitian observable, against three types of quantum noise: Phase Damping, Phase Flip, and Amplitude Damping. Our findings reveal that QNNs employing Pauli observables are prone to an earlier emergence of BPs, notably in noisy environments, even with a smaller qubit count of four qubits. Conversely, the custom designed Hermitian measurement observable exhibits significant resilience against all types of quantum noise, facilitating consistent trainability for QNNs up to 10 qubits. This study highlights the crucial role of observable selection and quantum noise consideration in enhancing QNN training, offering a strategic approach to improve QNN performance in NISQ era.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ノイズ条件下での量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングに伴う複雑さについて考察する。
バレン高原 (BPs) は、理想的条件よりもノイズの多い量子環境において、指数関数的に消失する勾配によって特徴づけられる。
そこで我々は,QNNのノイズに対する耐性を高めるために,キュービット計測を慎重に選択することを提案する。
この目的のために、パウリX、パウリY、パウリZ、およびカスタムデザインのヘルミタン可観測器を含む様々な量子ビット計測観測器が、位相減衰、位相フリップ、振幅減衰の3種類の量子ノイズに対して有効であることを示す。
以上の結果から,パウリオブザーバブルを用いたQNNは,特に雑音の多い環境において,より小さい4量子ビット数であっても,BPの早期発生の傾向が示唆された。
逆に、カスタム設計のHermitian測定器は、あらゆる種類の量子ノイズに対して大きなレジリエンスを示し、最大10キュービットまでのQNNに対する一貫したトレーニングを容易にする。
本研究は、NISQ時代のQNN性能向上のための戦略的アプローチとして、QNNトレーニングの強化において、観測可能な選択と量子ノイズを考慮した重要な役割を強調した。
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