論文の概要: Quantum Machine Learning for Optimizing Entanglement Distribution in Quantum Sensor Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21252v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 22:45:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.892597
- Title: Quantum Machine Learning for Optimizing Entanglement Distribution in Quantum Sensor Circuits
- Title（参考訳）: 量子センサ回路における絡み合い分布最適化のための量子機械学習
- Authors: Laxmisha Ashok Attisara, Sathish Kumar,
- Abstract要約: 絡み合いは高い感度と測定精度を達成する上で重要な要素の1つである。
本稿では,量子センサ回路の絡み合い分布を最適化するために,量子機械学習技術を用いた新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of quantum computing, optimizing quantum circuits for specific tasks is crucial for enhancing performance and efficiency. More recently, quantum sensing has become a distinct and rapidly growing branch of research within the area of quantum science and technology. The field is expected to provide new opportunities, especially regarding high sensitivity and precision. Entanglement is one of the key factors in achieving high sensitivity and measurement precision [3]. This paper presents a novel approach utilizing quantum machine learning techniques to optimize entanglement distribution in quantum sensor circuits. By leveraging reinforcement learning within a quantum environment, we aim to optimize the entanglement layout to maximize Quantum Fisher Information (QFI) and entanglement entropy, which are key indicators of a quantum system's sensitivity and coherence, while minimizing circuit depth and gate counts. Our implementation, based on Qiskit, integrates noise models and error mitigation strategies to simulate realistic quantum environments. The results demonstrate significant improvements in circuit performance and sensitivity, highlighting the potential of machine learning in quantum circuit optimization by measuring high QFI and entropy in the range of 0.84-1.0 with depth and gate count reduction by 20-86%.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの急速に発展する分野において、特定のタスクに対する量子回路の最適化は、性能と効率を向上させるために不可欠である。
近年、量子センシングは、量子科学と技術分野における研究の分野として、明確かつ急速に成長している。
この分野は、特に高感度と精度に関して、新たな機会を提供すると期待されている。
絡み合いは高い感度と測定精度を達成する上で重要な要素の1つです [3]。
本稿では,量子センサ回路の絡み合い分布を最適化するために,量子機械学習技術を用いた新しいアプローチを提案する。
量子環境内での強化学習を活用することにより、回路深さとゲート数を最小限に抑えつつ、量子フィッシャー情報(QFI)とエンタングルメントエントロピーを最大化するために、エンタングルメントレイアウトを最適化することを目指す。
我々の実装は、Qiskitに基づいて、現実的な量子環境をシミュレートするためにノイズモデルとエラー軽減戦略を統合している。
その結果、回路性能と感度が著しく向上し、高いQFIとエントロピーを0.84-1.0の範囲で測定することで、量子回路最適化における機械学習の可能性が20～86%削減された。
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