論文の概要: Molecular representations of quantum circuits for quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05955v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 21:49:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:47:27.690558
- Title: Molecular representations of quantum circuits for quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習のための量子回路の分子表現
- Authors: Elham Torabian, Roman V. Krems,
- Abstract要約: 量子機械学習において,分子を量子回路の記述子として用いることができることを示す。
量子アルゴリズムの精度は、特定の分子の集合からサンプリングすることで高い確率で達成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We establish an isomorphism between quantum circuits and a subspace of polyatomic molecules, which suggests that molecules can be used as descriptors of quantum circuits for quantum machine learning. Our numerical results show that the performance of quantum circuits for quantum support vector machines can be characterized by dimensionality-reduced molecular fingerprints as well as by the size of the largest and smallest Gershgorin circles derived from the Coulomb matrices of the corresponding molecules. This can be used to restrict the search space for the compositional optimization of quantum circuits. We show that a high accuracy of a quantum algorithm can be achieved with high probability by sampling from a specific set of molecules. This work implies that quantum ansatz optimization can benefit from advances in cheminformatics and suggests an approach to identify key elements that enhance the accuracy of a quantum algorithm by mapping quantum circuits onto molecules and exploring correlations between physical properties of molecules and circuit performance.
- Abstract（参考訳）: 我々は、量子回路と多原子分子の部分空間の同型性を確立し、量子機械学習のための量子回路の記述子として分子が使用できることを示唆する。
数値計算の結果,量子支援ベクトルマシンの量子回路の性能は,分子のクーロン行列から導出される最大かつ最小のゲルシュゴリン円の大きさだけでなく,次元レデュースされた分子指紋によって特徴づけられることがわかった。
これは量子回路の構成最適化のための探索空間を制限するために用いられる。
量子アルゴリズムの精度は、特定の分子の集合からサンプリングすることで高い確率で達成できることを示す。
この研究は、量子アンザッツ最適化がケミノフォマティクスの進歩の恩恵を受けることを示唆し、量子回路を分子にマッピングし、分子の物理的性質と回路性能の間の相関を探索することによって量子アルゴリズムの精度を高める重要な要素を特定するアプローチを提案する。
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