論文の概要: Disentangling quantum autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18580v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 19:07:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 14:57:21.565191
- Title: Disentangling quantum autoencoder
- Title（参考訳）: 量子オートエンコーダ
- Authors: Adithya Sireesh, Abdulla Alhajri, M. S. Kim, Tobias Haug,
- Abstract要約: 絡み合った量子状態はノイズに非常に敏感である。
本稿では, 量子オートエンコーダ(DQAE)を用いて, 絡み合った状態を単一量子積状態に符号化する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Entangled quantum states are highly sensitive to noise, which makes it difficult to transfer them over noisy quantum channels or to store them in quantum memory. Here, we propose the disentangling quantum autoencoder (DQAE) to encode entangled states into single-qubit product states. The DQAE provides an exponential improvement in the number of copies needed to transport entangled states across qubit-loss or leakage channels compared to unencoded states. The DQAE can be trained in an unsupervised manner from entangled quantum data. We demonstrate variational quantum algorithms for general states, and a Metropolis algorithm for stabilizer states. For particular classes of states, the number of training data needed to generalize is surprisingly low: For stabilizer states, DQAE generalizes by learning from a number of training data that scales linearly with the number of qubits, while only $1$ training data is sufficient for states evolved with the transverse-field Ising Hamiltonian. Our work provides practical applications for enhancing near-term quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 絡み合った量子状態はノイズに非常に敏感であるため、ノイズの多い量子チャネル上での転送や量子メモリへの保存が困難になる。
本稿では,量子オートエンコーダ(DQAE)を用いて,絡み合った状態を単一量子積状態に符号化する手法を提案する。
DQAEは、エンコードされていない状態と比較して、量子ビットロスまたはリークチャネルをまたいだ絡み合った状態の輸送に必要なコピー数を指数関数的に改善する。
DQAEは、絡み合った量子データから教師なしの方法で訓練することができる。
一般状態に対する変分量子アルゴリズムと安定化状態に対するメトロポリスアルゴリズムを実証する。
安定状態の場合、DQAEは、キュービット数と線形にスケールする多くのトレーニングデータから学習することで一般化するが、横フィールドのイジング・ハミルトニアン(英語版)で進化した状態には1ドル以上のトレーニングデータが十分である。
我々の研究は、短期量子コンピュータの実践的応用を提供する。
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