Fugu-MT 論文翻訳(概要): FlowQ-Net: A Generative Framework for Automated Quantum Circuit Design

論文の概要: FlowQ-Net: A Generative Framework for Automated Quantum Circuit Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26688v1
Date: Thu, 30 Oct 2025 16:57:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.911031
Title: FlowQ-Net: A Generative Framework for Automated Quantum Circuit Design
Title（参考訳）: FlowQ-Net: 量子回路の自動設計のための生成フレームワーク
Authors: Jun Dai, Michael Rizvi-Martel, Guillaume Rabusseau,
Abstract要約: 自動量子回路合成のための生成フレームワークであるtextscFlowQ-Net(Flow-based Quantum Design Network)を紹介する。このフレームワークは、回路を順次構築するポリシーを学習し、それらをフレキシブルなユーザ定義報酬関数にサンプリングする。シミュレーションにより,textscFlowQ-Netの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.70817825961863
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Designing efficient quantum circuits is a central bottleneck to exploring the potential of quantum computing, particularly for noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices, where circuit efficiency and resilience to errors are paramount. The search space of gate sequences grows combinatorially, and handcrafted templates often waste scarce qubit and depth budgets. We introduce \textsc{FlowQ-Net} (Flow-based Quantum design Network), a generative framework for automated quantum circuit synthesis based on Generative Flow Networks (GFlowNets). This framework learns a stochastic policy to construct circuits sequentially, sampling them in proportion to a flexible, user-defined reward function that can encode multiple design objectives such as performance, depth, and gate count. This approach uniquely enables the generation of a diverse ensemble of high-quality circuits, moving beyond single-solution optimization. We demonstrate the efficacy of \textsc{FlowQ-Net} through an extensive set of simulations. We apply our method to Variational Quantum Algorithm (VQA) ansatz design for molecular ground state estimation, Max-Cut, and image classification, key challenges in near-term quantum computing. Circuits designed by \textsc{FlowQ-Net} achieve significant improvements, yielding circuits that are 10$\times$-30$\times$ more compact in terms of parameters, gates, and depth compared to commonly used unitary baselines, without compromising accuracy. This trend holds even when subjected to error profiles from real-world quantum devices. Our results underline the potential of generative models as a general-purpose methodology for automated quantum circuit design, offering a promising path towards more efficient quantum algorithms and accelerating scientific discovery in the quantum domain.
Abstract（参考訳）: 効率的な量子回路を設計することは、特にノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスにおいて、量子コンピューティングの可能性を探る上で重要なボトルネックである。ゲートシーケンスの探索空間は組合せ的に成長し、手作りのテンプレートは少ないキュービットと深さの予算を浪費することが多い。本稿では、生成フローネットワーク(GFlowNets)に基づく自動量子回路合成のための生成フレームワークである「textsc{FlowQ-Net} (Flow-based Quantum Design Network)」を紹介する。本フレームワークは,回路を逐次的に構築する確率的ポリシを学習し,複数の設計目標(性能,深さ,ゲート数など)を符号化可能な,フレキシブルでユーザ定義の報酬関数に比例してサンプリングする。このアプローチは、単一ソリューション最適化を超えて、さまざまな高品質な回路のアンサンブルを生成することができる。広範囲なシミュレーションを通して, textsc{FlowQ-Net} の有効性を実証する。本稿では, 分子基底状態推定, Max-Cut, 画像分類のための変分量子アルゴリズム (VQA) アンサッツ設計に適用する。 textsc{FlowQ-Net} によって設計された回路は、パラメータ、ゲート、深さの点で 10$\times$-30$\times$よりコンパクトな回路を、精度を損なうことなく、大幅に改善する。この傾向は、現実世界の量子デバイスからエラープロファイルを受ける場合でも維持される。本研究は, 量子回路設計の汎用手法として生成モデルの可能性を明らかにし, より効率的な量子アルゴリズムの実現と量子領域での科学的発見の促進に寄与する。

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