論文の概要: A purely Quantum Generative Modeling through Unitary Scrambling and Collapse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10571v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 12:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.795753
• Title: A purely Quantum Generative Modeling through Unitary Scrambling and Collapse
• Title（参考訳）: ユニタリスクランブルと崩壊による純粋量子生成モデル
• Authors: Yihua Li, Jiayi Chen, Tamanna S. Kumavat, Kyriakos Flouris,
• Abstract要約: 量子スクランブルと崩壊生成モデル(Quantum Scrambling and Collapse Generative Model, QGen)は、古典的な依存関係を排除する純粋量子パラダイムである。 本研究では,学習をトラクタブルなサブプロブレムに分解し,バレンプラトーを緩和する測定に基づく学習原理を導入する。 経験的に、QGenは、有限ショットサンプリングの下で堅牢性を維持しながら、一致したパラメータ予算の下で古典的およびハイブリッド的ベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647966634235082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing offers fundamentally more expressive mechanisms for generative modeling, yet current approaches remain constrained by classical neural components that bottleneck quantum capability and hardware efficiency. We propose the Quantum Scrambling and Collapse Generative Model (QGen), a purely quantum paradigm that eliminates classical dependencies. QGen implements two coherent processes: scrambling, which interleaves Gaussian diffusion channels with unitary delocalization to disperse information globally while avoiding collapse into uninformative states; and collapse, where parameterized quantum circuits refocus scrambled distributions into structured outputs, achieving distributional reconstruction under coherent evolution. To enable scalability, we introduce a measurement-based training principle that decomposes learning into tractable subproblems, mitigating barren plateaus. Empirically, QGen outperforms classical and hybrid baselines under matched parameter budget, while maintaining robustness under finite-shot sampling, demonstrating strong feasibility for near-term hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、生成モデリングの基本的な表現力のあるメカニズムを提供するが、現在のアプローチは量子能力とハードウェア効率をボトルネックとする古典的ニューラルネットワークコンポーネントによって制約されている。 本稿では,古典的依存関係を排除した純粋量子パラダイムである量子スクランブル・崩壊生成モデル(QGen)を提案する。 QGenは2つのコヒーレントなプロセスを実装している: スクランブル(英語版)は、一元的非局在化を伴うガウス拡散チャネルをインターリーブし、不定形状態への崩壊を避けながら情報を世界中に分散させる。 拡張性を実現するために,学習をトラクタブルなサブプロブレムに分解し,バレン高原を緩和する測定に基づく学習原理を導入する。 経験的に、QGenは、一致したパラメータ予算の下で古典的およびハイブリッドなベースラインを上回り、有限ショットサンプリング下で堅牢性を維持し、短期的なハードウェアの実現可能性を示す。

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