論文の概要: Circuit Design based on Feature Similarity for Quantum Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11983v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 03:45:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:29:42.863624
• Title: Circuit Design based on Feature Similarity for Quantum Generative Modeling
• Title（参考訳）: 量子生成モデリングのための特徴類似性に基づく回路設計
• Authors: Mathis Makarski, Jumpei Kato, Yuki Sato, Naoki Yamamoto,
• Abstract要約: 本稿では、データセットの特徴間の類似度に基づいて拡張回路を設計するためのメートル法に基づく拡張を提案する。 提案手法は,限られた資源で回路を設計しながら帰納的バイアスを発生させる手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6954287924634025
• License:
• Abstract: Quantum generative models may achieve an advantage on quantum devices by their inherent probabilistic nature and efficient sampling strategies. However, current approaches mostly rely on general-purpose circuits, such as the hardware efficient ansatz paired with a random initialization strategy, which are known to suffer from trainability issues such as barren plateaus. To address these issues, a tensor network pretraining framework that initializes a quantum circuit ansatz with a classically computed high-quality solution for a linear entanglement structure has been proposed in literature. In order to improve the classical solution, the quantum circuit needs to be extended, while it is still an open question how the extension affects trainability. In this work, we propose the metric-based extension heuristic to design an extended circuit based on a similarity metric measured between the dataset features. We validate this method on the bars and stripes dataset and carry out experiments on financial data. Our results underline the importance of problem-informed circuit design and show that the metric-based extension heuristic offers the means to introduce inductive bias while designing a circuit under limited resources.
• Abstract（参考訳）: 量子生成モデルは、その固有の確率的性質と効率的なサンプリング戦略によって、量子デバイスに利点をもたらすことができる。 しかし、現在のアプローチは主に汎用回路に依存しており、例えばハードウェア効率の良いアンサッツとランダム初期化戦略が組み合わさっている。 これらの問題に対処するため、線形絡み合い構造のための古典的に計算された高品質な解を用いて量子回路アンサッツを初期化するテンソルネットワーク事前学習フレームワークが文献で提案されている。 古典的解法を改善するためには、量子回路を拡張する必要があるが、拡張がトレーニング容易性にどのように影響するかは未解決の問題である。 そこで本研究では,データセットの特徴間の類似度測定値に基づいて拡張回路を設計するためのメトリックベース拡張ヒューリスティックを提案する。 本手法をバーやストリップのデータセット上で検証し,財務データを用いて実験を行う。 本研究は, 回路設計における問題インフォームド設計の重要性を概説し, 拡張ヒューリスティック(拡張ヒューリスティック, 拡張ヒューリスティック, 拡張ヒューリスティック, 拡張ヒューリスティック, 拡張ヒューリスティック) が, 限られた資源で回路を設計する際の帰納バイアスをもたらすことを示した。

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