論文の概要: Adaptive Non-local Observable on Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13414v2
• Date: Sat, 26 Apr 2025 20:29:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.599781
• Title: Adaptive Non-local Observable on Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク上での適応的非局所観測
• Authors: Hsin-Yi Lin, Huan-Hsin Tseng, Samuel Yen-Chi Chen, Shinjae Yoo,
• Abstract要約: 量子回路のための適応的非局所測定フレームワークを提案する。 ハイゼンベルク像に着想を得て、VQC回転の最適化は観測可能な空間における軌道の追跡と一致することを示す。 非局所観測器と変分回転を適切に組み込むことで、量子ビット相互作用と情報混合が促進されることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.617463958884528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional Variational Quantum Circuits (VQCs) for Quantum Machine Learning typically rely on a fixed Hermitian observable, often built from Pauli operators. Inspired by the Heisenberg picture, we propose an adaptive non-local measurement framework that substantially increases the model complexity of the quantum circuits. Our introduction of dynamical Hermitian observables with evolving parameters shows that optimizing VQC rotations corresponds to tracing a trajectory in the observable space. This viewpoint reveals that standard VQCs are merely a special case of the Heisenberg representation. Furthermore, we show that properly incorporating variational rotations with non-local observables enhances qubit interaction and information mixture, admitting flexible circuit designs. Two non-local measurement schemes are introduced, and numerical simulations on classification tasks confirm that our approach outperforms conventional VQCs, yielding a more powerful and resource-efficient approach as a Quantum Neural Network.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習のための従来の変分量子回路(VQC)は、通常、パウリ作用素によって構築される固定されたエルミート可観測回路に依存している。 ハイゼンベルク図に触発されて、量子回路のモデル複雑さを大幅に増大させる適応的非局所測定フレームワークを提案する。 進化パラメータを持つ動的エルミート観測器の導入は、VQC回転の最適化が観測可能な空間における軌道の追跡と一致することを示す。 この視点から、標準 VQC はハイゼンベルク表現の特別な場合に過ぎないことが分かる。 さらに,非局所オブザーバブルと変分回転を適切に組み込むことで,量子ビット相互作用と情報混合が促進され,柔軟な回路設計が可能であることを示す。 2つの非局所測定手法を導入し、分類タスクの数値シミュレーションにより、我々の手法が従来のVQCよりも優れており、量子ニューラルネットワークとしてより強力で資源効率の良いアプローチをもたらすことを確認した。

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