論文の概要: Data Complexity Measures for Quantum Circuits Architecture Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15129v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 01:17:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:10:25.182795
• Title: Data Complexity Measures for Quantum Circuits Architecture Recommendation
• Title（参考訳）: 量子回路アーキテクチャ推奨のためのデータ複雑度対策
• Authors: Fernando M de Paula Neto,
• Abstract要約: 量子パラメトリック回路は、量子回路のサイズを減らす代替として構築される。 与えられた問題の最適回路を決定することは 未解決の問題です 本研究では,分類問題に対する量子回路レコメンデーションアーキテクチャを,データベースの複雑性尺度を用いて提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.74527632797241
• License:
• Abstract: Quantum Parametric Circuits are constructed as an alternative to reduce the size of quantum circuits, meaning to decrease the number of quantum gates and, consequently, the depth of these circuits. However, determining the optimal circuit for a given problem remains an open question. Testing various combinations is challenging due to the infinite possibilities. In this work, a quantum circuit recommendation architecture for classification problems is proposed using database complexity measures. A quantum circuit is defined based on a circuit layer and the number of times this layer is iterated. Fourteen databases of varying dimensions and different numbers of classes were used to evaluate six quantum circuits, each with 1, 2, 3, 4, 8, and 16-layer repetitions. Using data complexity measures from the databases, it was possible to identify the optimal circuit capable of solving all problems with up to 100$\%$ accuracy. Furthermore, with a mean absolute error of 0.80 $\pm$ 2.17, one determined the appropriate number of layer repetitions, allowing for an error margin of up to three additional layers. Sixteen distinct machine learning models were employed for the selection of quantum circuits, alongside twelve classical regressor models to dynamically define the number of layers.
• Abstract（参考訳）: 量子パラメトリック回路は、量子回路のサイズを減らし、量子ゲートの数を減らし、その結果、これらの回路の深さを下げる代替として構築される。 しかし、与えられた問題に対する最適回路を決定することは、未解決の問題である。 様々な組み合わせをテストすることは無限の可能性のために難しい。 本研究では,分類問題に対する量子回路レコメンデーションアーキテクチャを,データベースの複雑性尺度を用いて提案する。 量子回路は、回路層に基づいて定義され、この層が反復される回数が与えられる。 異なる次元と異なる数のクラスからなる14のデータベースを用いて、それぞれ1, 2, 3, 4, 8, 16層の繰り返しを持つ6つの量子回路を評価した。 データベースからのデータ複雑性測定を用いて、最大100$\%の精度で全ての問題を解決することができる最適な回路を特定できた。 さらに、平均絶対誤差 0.80$\pm$ 2.17 で、適切な数の層繰り返しを判定し、エラーマージンを最大3層まで増やすことができる。 16の異なる機械学習モデルが量子回路の選択に使われ、12の古典的回帰器モデルが動的にレイヤ数を定義した。

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