論文の概要: Neural Network Architectures for Scalable Quantum State Tomography: Benchmarking and Memristor-Based Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23007v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 18:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.520745
• Title: Neural Network Architectures for Scalable Quantum State Tomography: Benchmarking and Memristor-Based Acceleration
• Title（参考訳）: スケーラブル量子状態トモグラフィのためのニューラルネットワークアーキテクチャ:ベンチマークとMemristorベースの高速化
• Authors: Erbing Hua, Steven van Ommen, King Yiu Yu, Jim van Leeuven, Rajendra Bishnoi, Heba Abunahla, Salahuddin Nur, Sebastian Feld, Ryoichi Ishihara,
• Abstract要約: 量子状態トモグラフィ(QST)は、量子システムの特徴付けと検証に不可欠である。 以前の性能の主張は、体系的な検証よりもアーキテクチャ上の仮定に依存していた。 いくつかのニューラルネットワークアーキテクチャをベンチマークして、キュービット数で効果的にスケールするかを判断し、システムサイズが大きくなるにつれて高い忠実性を維持することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9572566550427288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum State Tomography (QST) is essential for characterizing and validating quantum systems, but its practical use is severely limited by the exponential growth of the Hilbert space and the number of measurements required for informational completeness. Many prior claims of performance have relied on architectural assumptions rather than systematic validation. We benchmark several neural network architectures to determine which scale effectively with qubit number and which fail to maintain high fidelity as system size increases.To address this, we perform a comprehensive benchmarking of diverse neural architectures across two quantum measurement strategies to evaluate their effectiveness in reconstructing both pure and mixed quantum states. Our results reveal that CNN and CGAN scale more robustly and achieve the highest fidelities, while Spiking Variational Autoencoder (SVAE) demonstrates moderate fidelity performance, making it a strong candidate for embedded, low-power hardware implementations.Recognizing that practical quantum diagnostics will require embedded, energy-efficient computation, we also discuss how memristor-based Computation-in-Memory (CiM) platforms can accelerate these models in hardware, mitigating memory bottlenecks and reducing energy consumption to enable scalable in-situ QST. This work identifies which architectures scale favorably for future quantum systems and lays the groundwork for quantum-classical co-design that is both computationally and physically scalable.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィ(QST)は量子システムを特徴づけ、検証するために不可欠であるが、その実用性はヒルベルト空間の指数的成長と情報完全性に必要な測定値の数によって著しく制限されている。 性能に関する多くの以前の主張は、体系的な検証よりもアーキテクチャ上の仮定に依存してきた。 我々は、量子ビット数で効果的にスケールするか、システムサイズが大きくなるにつれて高い忠実性を維持することができないかを決定するために、いくつかのニューラルネットワークアーキテクチャをベンチマークし、これを解決するために、2つの量子測定戦略にわたる多様なニューラルネットワークアーキテクチャの包括的なベンチマークを行い、純粋と混合の量子状態の両方を再構築する効果を評価する。 我々は,CNN と CGAN がより堅牢にスケールし,高い忠実性を実現する一方で,SVAE (Spking Variational Autoencoder) が適度な忠実度性能を示し,組込み低消費電力ハードウェア実装の強力な候補となることを明らかにし,実用的な量子診断が組込み省エネルギ効率の計算を必要とすることを認識し,メモリボトルネックを緩和し,能率性のあるQSTを実現するために,メモリボトルネックを緩和し,メモリ消費を低減できるメミュレータベースの計算インメモリ(CiM)プラットフォームについても論じる。 この研究は、将来の量子システムに対してどのアーキテクチャが好適にスケールするかを特定し、計算的かつ物理的にスケーラブルな量子古典的共設計の基礎となる。

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