論文の概要: ConQuER: Modular Architectures for Control and Bias Mitigation in IQP Quantum Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22551v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 16:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.584295
• Title: ConQuER: Modular Architectures for Control and Bias Mitigation in IQP Quantum Generative Models
• Title（参考訳）: ConQuER:IQP量子生成モデルにおける制御とバイアス軽減のためのモジュールアーキテクチャ
• Authors: Xiaocheng Zou, Shijin Duan, Charles Fleming, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Shaolei Ren, Xiaolin Xu,
• Abstract要約: 瞬時量子(IQP)回路に基づく量子生成モデルは、複素分布の学習において非常に有望である。 現在の実装は、生成した出力に対する制御性の欠如と、期待される特定のパターンに対する深刻な生成バイアスに悩まされている。 モジュール回路アーキテクチャによる両課題に対処する制御可能な量子生成フレームワーク ConQuER を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.972673943861075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum generative models based on instantaneous quantum polynomial (IQP) circuits show great promise in learning complex distributions while maintaining classical trainability. However, current implementations suffer from two key limitations: lack of controllability over generated outputs and severe generation bias towards certain expected patterns. We present a Controllable Quantum Generative Framework, ConQuER, which addresses both challenges through a modular circuit architecture. ConQuER embeds a lightweight controller circuit that can be directly combined with pre-trained IQP circuits to precisely control the output distribution without full retraining. Leveraging the advantages of IQP, our scheme enables precise control over properties such as the Hamming Weight distribution with minimal parameter and gate overhead. In addition, inspired by the controller design, we extend this modular approach through data-driven optimization to embed implicit control paths in the underlying IQP architecture, significantly reducing generation bias on structured datasets. ConQuER retains efficient classical training properties and high scalability. We experimentally validate ConQuER on multiple quantum state datasets, demonstrating its superior control accuracy and balanced generation performance, only with very low overhead cost over original IQP circuits. Our framework bridges the gap between the advantages of quantum computing and the practical needs of controllable generation modeling.
• Abstract（参考訳）: 瞬時量子多項式(IQP)回路に基づく量子生成モデルは、古典的な訓練性を維持しながら複雑な分布を学習する上で非常に有望である。 しかし、現在の実装には2つの重要な制限がある: 生成された出力に対する制御性の欠如と、特定の期待パターンに対する深刻な生成バイアスである。 モジュール回路アーキテクチャによる両課題に対処する制御可能な量子生成フレームワーク ConQuER を提案する。 ConQuERは、事前トレーニングされたIQP回路と直接結合して、完全な再トレーニングなしに出力分布を正確に制御できる軽量コントローラ回路を組み込む。 IQPの利点を活用することで、最小パラメータとゲートオーバーヘッドを持つハミング重み分布などの特性を正確に制御できる。 さらに、コントローラ設計にインスパイアされたこのモジュラーアプローチは、データ駆動最適化により、基盤となるIQPアーキテクチャに暗黙的な制御経路を埋め込むことにより、構造化データセットの生成バイアスを大幅に低減する。 ConQuERは、効率的な古典的なトレーニング特性と高いスケーラビリティを維持している。 ConQuERを複数の量子状態データセット上で実験的に検証し、制御精度とバランスの取れた生成性能を実証した。 我々のフレームワークは、量子コンピューティングの利点と制御可能な生成モデリングの実践的ニーズとのギャップを埋める。

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