論文の概要: Scalable Quantum Architecture Search via Landscape Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05380v1
• Date: Thu, 08 May 2025 16:13:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.952756
• Title: Scalable Quantum Architecture Search via Landscape Analysis
• Title（参考訳）: ランドスケープ解析によるスケーラブルな量子アーキテクチャ探索
• Authors: Chenghong Zhu, Xian Wu, Hao-Kai Zhang, Sixuan Wu, Guangxi Li, Xin Wang,
• Abstract要約: 量子アーキテクチャ探索(QAS)は、変分量子コンピューティングにおいて重要な役割を果たす。 量子回路を効率的に探索し評価するスケーラブルでトレーニング不要なQASフレームワークを導入する。 我々のフレームワークは、挑戦的な50キュービットの量子多体シミュレーションにおいて、堅牢な性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.48505903998775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Balancing trainability and expressibility is a central challenge in variational quantum computing, and quantum architecture search (QAS) plays a pivotal role by automatically designing problem-specific parameterized circuits that address this trade-off. In this work, we introduce a scalable, training-free QAS framework that efficiently explores and evaluates quantum circuits through landscape fluctuation analysis. This analysis captures key characteristics of the cost function landscape, enabling accurate prediction of circuit learnability without costly training. By combining this metric with a streamlined two-level search strategy, our approach identifies high-performance, large-scale circuits with higher accuracy and fewer gates. We further demonstrate the practicality and scalability of our method, achieving significantly lower classical resource consumption compared to prior work. Notably, our framework attains robust performance on a challenging 50-qubit quantum many-body simulation, highlighting its potential for addressing complex quantum problems.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャ探索(QAS)は、このトレードオフに対処する問題固有のパラメータ化回路を自動設計することで、重要な役割を果たす。 本研究では,ランドスケープ変動解析による量子回路の探索と評価を行う,スケーラブルでトレーニング不要なQASフレームワークを提案する。 この分析は、コスト関数ランドスケープの重要な特徴を捉え、コストのかかるトレーニングを伴わずに、回路学習可能性の正確な予測を可能にする。 提案手法は,このメトリックと2段階探索の合理化手法を組み合わせることで,高精度でゲートの少ない高性能な大規模回路を同定する。 さらに,本手法の実用性とスケーラビリティを実証し,従来の作業に比べて資源消費を著しく低減した。 特に、我々のフレームワークは、50量子ビットの量子多体シミュレーションにおいて堅牢な性能を実現し、複雑な量子問題に対処する可能性を強調している。

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