論文の概要: Swap Network Augmented Ansätze on Arbitrary Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23679v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.110761
• Title: Swap Network Augmented Ansätze on Arbitrary Connectivity
• Title（参考訳）: Swap Network Augmented Ansätze on Arbitrary Connectivity
• Authors: Teodor Parella-Dilmé,
• Abstract要約: 任意の接続グラフに対してキュービットルーティングを最適化するアルゴリズムを導入し、任意のキュービット間の直接通信を可能にするスワップネットワークを実現する。 次に、導出スワップネットワークを層状で接続性に配慮したアンセットに埋め込むことにより、回路層とキュービットルーティングの共設計を提案する。 この構造は、アンザッツの訓練性を大幅に改善し、資源の削減による性能の向上につながった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient parametrizations of quantum states are essential for trainable hybrid classical-quantum algorithms. A key challenge in their design consists in adapting to the available qubit connectivity of the quantum processor, which limits the capacity to generate correlations between distant qubits in a resource-efficient and trainable manner. In this work we first introduce an algorithm that optimizes qubit routing for arbitrary connectivity graphs, resulting in a swap network that enables direct interactions between any pair of qubits. We then propose a co-design of circuit layers and qubit routing by embedding the derived swap networks within layered, connectivity-aware ans\"atze. This construction significantly improves the trainability of the ansatz, leading to enhanced performance with reduced resources. We showcase these improvements through ground-state simulations of strongly correlated systems, including spin-glass and molecular electronic structure models. Across exemplified connectivities, the swap-enhanced ansatz consistently achieves lower energy errors using fewer entangling gates, shallower circuits, and fewer parameters than standard layered-structured baselines. Our results indicate that swap network augmented ans\"atze provide enhanced trainability and resource-efficient design to capture complex correlations on devices with constrained qubit connectivity.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の効率的なパラメトリゼーションは、訓練可能なハイブリッド古典量子アルゴリズムに不可欠である。 彼らの設計における重要な課題は、量子プロセッサの利用可能な量子ビット接続に適応することであり、リソース効率とトレーニング可能な方法で、遠い量子ビット間の相関を生成する能力を制限することである。 本研究ではまず、任意の接続グラフに対してキュービットルーティングを最適化するアルゴリズムを導入し、任意のキュービット間の直接相互作用を可能にするスワップネットワークを実現する。 次に、導出スワップネットワークを層状で接続性に配慮した ans\atze に埋め込むことにより、回路層とキュービットルーティングの共設計を提案する。 この構造は、アンザッツの訓練性を大幅に改善し、資源の削減による性能の向上につながった。 スピングラスおよび分子電子構造モデルを含む強相関系の基底状態シミュレーションにより,これらの改良を実証する。 実証された接続性全体にわたって、スワップエンハンスアンサッツは、標準層構造ベースラインよりも少ないエンタングルゲート、浅い回路、少ないパラメータを用いて、一貫して低いエネルギー誤差を達成している。 以上の結果から,スワップネットワーク拡張 ans\atze は,制約付き量子ビット接続を持つデバイス上で複雑な相関関係を捉えるため,トレーニング性の向上と資源効率の向上を実現することが示唆された。

関連論文リスト

• Entanglement-Efficient Distribution of Quantum Circuits over Large-Scale Quantum Networks [2.9078970632232104]
  異なるネットワークトポロジ上での様々な量子回路の絡み合い条件と時間での性能について検討する。 我々は, 直接分割法よりも実行時間が大幅に低い場合において, 粗大化法は解の質を向上できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-21T19:57:12Z)
• Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks [55.467288506826755]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、無線エッジネットワークにおけるローカル・プライバシ・アウェア・コラボレーティブ・モデルトレーニングの有効なソリューションとして認識されている。 既存の通信効率の高いFLアルゴリズムは、デバイス間の大きなばらつきを低減できない。 本稿では,高度分散還元方式に依存する新しい通信効率FLアルゴリズムであるFedQVRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T04:26:21Z)
• A high-efficiency plug-and-play superconducting qubit network [0.0]
  我々は、再構成可能で拡張可能なネットワークで量子プロセッサをスケーリングするためのモジュラーアーキテクチャを導入する。 超伝導量子ビットデバイス間の分離可能なケーブルを用いた高効率配線を実証する。 観測された1%のエラー率では、相互接続による操作は耐故障性のしきい値である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:58:59Z)
• Spatio-Temporal Characterization of Qubit Routing in Connectivity-Constrained Quantum Processors [1.3230570759583702]
  本研究は,3つのプロセッサトポロジ間の通信オーバーヘッドの比較分析を行った。 通信と計算の比率、平均量子ビットホットスポット性、時間的バーストネスのパフォーマンス指標によると、正方形格子配置は量子コンピュータアーキテクチャーのスケールで好適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T10:16:04Z)
• Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust Closed-Loop Control [63.310780486820796]
  繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。 パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T21:44:18Z)
• Entangled Pair Resource Allocation under Uncertain Fidelity Requirements [59.83361663430336]
  量子ネットワークにおいて、効果的な絡み合いルーティングは、量子ソースと量子宛先ノード間の通信を容易にする。 本稿では,絡み合ったペアに対する資源配分モデルと,整合性保証を伴う絡み合ったルーティングモデルを提案する。 提案モデルでは, ベースラインモデルと比較して, 総コストを少なくとも20%削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T07:16:51Z)
• Entanglement Rate Optimization in Heterogeneous Quantum Communication Networks [79.8886946157912]
  量子通信ネットワークは、将来6G以降の通信ネットワークにおいて重要な構成要素となる可能性のある、有望な技術として登場しつつある。 近年の進歩は、実際の量子ハードウェアによる小規模および大規模量子通信ネットワークの展開に繋がった。 量子ネットワークにおいて、絡み合いは異なるノード間でのデータ転送を可能にする鍵となるリソースである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T11:34:23Z)
• Rethinking Skip Connection with Layer Normalization in Transformers and ResNets [49.87919454950763]
  スキップ接続は、ディープニューラルネットワークの性能を改善するために広く使われているテクニックである。 本研究では,スキップ接続の有効性におけるスケール要因について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-15T11:44:49Z)
• Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
  不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。 本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:00:01Z)

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。