論文の概要: Toward Large-Scale Distributed Quantum Long Short-Term Memory with Modular Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14088v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 10:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:17:32.883557
• Title: Toward Large-Scale Distributed Quantum Long Short-Term Memory with Modular Quantum Computers
• Title（参考訳）: モジュール量子コンピュータによる大規模分散量子長短期メモリの実現に向けて
• Authors: Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu, Kin K. Leung,
• Abstract要約: 我々は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス上でのスケーラビリティ問題に対処するために、分散量子長短期メモリ(QLSTM)フレームワークを導入する。 QLSTMは長期の時間的依存関係をキャプチャし、分散アーキテクチャは基礎となる変分量子回路をより小さく管理可能なサブ回路に分割する。 分散QLSTMは,古典的アプローチと比較して,安定した収束とトレーニングダイナミクスの向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.673361333697935
• License:
• Abstract: In this work, we introduce a Distributed Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) framework that leverages modular quantum computing to address scalability challenges on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. By embedding variational quantum circuits into LSTM cells, the QLSTM captures long-range temporal dependencies, while a distributed architecture partitions the underlying Variational Quantum Circuits (VQCs) into smaller, manageable subcircuits that can be executed on a network of quantum processing units. We assess the proposed framework using nontrivial benchmark problems such as damped harmonic oscillators and Nonlinear Autoregressive Moving Average sequences. Our results demonstrate that the distributed QLSTM achieves stable convergence and improved training dynamics compared to classical approaches. This work underscores the potential of modular, distributed quantum computing architectures for large-scale sequence modelling, providing a foundation for the future integration of hybrid quantum-classical solutions into advanced Quantum High-performance computing (HPC) ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モジュール型量子コンピューティングを利用した分散量子長短期メモリ(QLSTM)フレームワークを導入し,NISQデバイス上でのスケーラビリティ問題に対処する。 変分量子回路をLSTMセルに埋め込むことにより、QLSTMは長期の時間的依存関係を捕捉し、分散アーキテクチャは、基礎となる変分量子回路(VQC)を、量子処理ユニットのネットワーク上で実行できる小さく管理可能なサブ回路に分割する。 減衰調和振動子や非線形自己回帰移動平均列などの非自明なベンチマーク問題を用いて,提案手法の評価を行った。 この結果から,分散QLSTMは古典的アプローチに比べて安定した収束とトレーニングダイナミクスの向上を実現していることがわかった。 この研究は、大規模シーケンスモデリングのためのモジュール化された分散量子コンピューティングアーキテクチャの可能性を強調し、ハイブリッド量子古典的ソリューションを先進量子ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)エコシステムに統合するための基盤を提供する。

関連論文リスト

• Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory for Climate Time-Series Forecasting [0.24739484546803336]
  本稿では,量子カーネル法を従来のLSTMアーキテクチャに統合したQK-LSTM(Quantum Kernel-Based Long short-Memory)ネットワークを提案する。 QK-LSTMは、トレーニング可能なパラメータが少ない複雑な非線形依存と時間ダイナミクスをキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T01:16:52Z)
• Programming Variational Quantum Circuits with Quantum-Train Agent [3.360429911727189]
  可変量子回路(VQC)の効率的かつスケーラブルなプログラミングを容易にするQT-QFWP(Quantum-Train Quantum Fast Weight Programmer)フレームワークを提案する。 このアプローチは、量子と古典の両方のパラメータ管理を最適化することで、従来のハイブリッド量子古典モデルに対して大きな優位性をもたらす。 QT-QFWPは、関連モデルを効率性と予測精度の両方で上回り、より実用的で費用対効果の高い量子機械学習アプリケーションへの道筋を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T06:26:09Z)
• Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory [0.30723404270319693]
  本稿では,Quantum Kernel-Based Long Short-Term Memory (QK-LSTM) ネットワークを導入する。 この量子化アーキテクチャは、効率的な収束、ロバストな損失最小化、モデルコンパクト性を示す。 ベンチマークの結果,QK-LSTMは従来のLSTMモデルと同等の性能を示すが,パラメータは少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:39:30Z)
• Quantum-Train with Tensor Network Mapping Model and Distributed Circuit Ansatz [0.8192907805418583]
  量子トレイン(Quantum-Train、QT)は、量子古典機械学習のハイブリッドフレームワークである。 量子状態の測定を古典的なニューラルネットワークの重みにマッピングする。 従来のQTフレームワークでは、このタスクにマルチレイヤパーセプトロン(MLP)を採用しているが、スケーラビリティと解釈可能性に苦慮している。 複数の小さな量子処理ユニットノードを持つ大規模量子機械学習用に設計された分散回路アンサッツを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T03:51:34Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• A joint optimization approach of parameterized quantum circuits with a tensor network [0.0]
  現在の中間スケール量子(NISQ)デバイスはその能力に制限がある。 本稿では,パラメータ化ネットワーク(TN)を用いて,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの性能改善を試みる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T12:53:52Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• A self-consistent field approach for the variational quantum eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
  適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。 このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z)
• Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
  動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。 不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。 この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T17:32:15Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits at Exascale [57.84751206630535]
  本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。 新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。 ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T13:26:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。