論文の概要: Designing Shadow Tomography Protocols by Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12782v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 07:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.954181
• Title: Designing Shadow Tomography Protocols by Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理によるシャドウトモグラフィプロトコルの設計
• Authors: Yadong Wu, Pengfei Zhang, Ce Wang, Juan Yao, Yi-Zhuang You,
• Abstract要約: 本稿では、シャドウトモグラフィーを用いて量子状態の効率的な読み出しをベンチマークした、量子回路設計のための新しい人工知能駆動プロトコルを提案する。 自然言語処理(NLP)の技法にヒントを得て,2ビットゲートの絡み合いを最適化し,コンパクトなゲート辞書を選択する。 我々は、高パフォーマンス量子回路を生成するために、強化学習によって訓練された繰り返しニューラルネットワークを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.926400664774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum circuits form a foundational framework in quantum science, enabling the description, analysis, and implementation of quantum computations. However, designing efficient circuits, typically constructed from single- and two-qubit gates, remains a major challenge for specific computational tasks. In this work, we introduce a novel artificial intelligence-driven protocol for quantum circuit design, benchmarked using shadow tomography for efficient quantum state readout. Inspired by techniques from natural language processing (NLP), our approach first selects a compact gate dictionary by optimizing the entangling power of two-qubit gates. We identify the iSWAP gate as a key element that significantly enhances sample efficiency, resulting in a minimal gate set of {I, SWAP, iSWAP}. Building on this, we implement a recurrent neural network trained via reinforcement learning to generate high-performing quantum circuits. The trained model demonstrates strong generalization ability, discovering efficient circuit architectures with low sample complexity beyond the training set. Our NLP-inspired framework offers broad potential for quantum computation, including extracting properties of logical qubits in quantum error correction.
• Abstract（参考訳）: 量子回路は量子科学の基礎的な枠組みを形成し、量子計算の記述、解析、実装を可能にする。 しかし、シングルビットと2ビットのゲートで構築される効率的な回路を設計することは、特定の計算タスクにとって大きな課題である。 本研究では,シャドウトモグラフィーを用いて量子状態の効率的な読み出しをベンチマークした,量子回路設計のための新しい人工知能駆動プロトコルを提案する。 自然言語処理(NLP)の技術に触発されて,まず2ビットゲートの絡み合いを最適化し,コンパクトなゲート辞書を選択する。 我々は、iSWAPゲートをサンプル効率を大幅に向上させるキー要素として認識し、その結果、最小のゲートセット {I, SWAP, iSWAP} が生成される。 これに基づいて、強化学習によってトレーニングされたリカレントニューラルネットワークを実装し、高性能な量子回路を生成する。 トレーニングされたモデルは強力な一般化能力を示し、トレーニングセットを超えてサンプルの複雑さが低い効率的な回路アーキテクチャを発見する。 我々のNLPにインスパイアされたフレームワークは、量子誤り訂正における論理量子ビットの性質の抽出を含む、量子計算の幅広い可能性を提供します。

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