論文の概要: DeepQuantum: A PyTorch-based Software Platform for Quantum Machine Learning and Photonic Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18995v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 03:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.60169
• Title: DeepQuantum: A PyTorch-based Software Platform for Quantum Machine Learning and Photonic Quantum Computing
• Title（参考訳）: DeepQuantum: 量子機械学習とフォトニック量子コンピューティングのためのPyTorchベースのソフトウェアプラットフォーム
• Authors: Jun-Jie He, Ke-Ming Hu, Yu-Ze Zhu, Guan-Ju Yan, Shu-Yi Liang, Xiang Zhao, Ding Wang, Fei-Xiang Guo, Ze-Feng Lan, Xiao-Wen Shang, Zi-Ming Yin, Xin-Yang Jiang, Lin Yang, Hao Tang, Xian-Min Jin,
• Abstract要約: DeepQuantumは、量子機械学習とフォトニック量子コンピューティングのためのAI強化フレームワークである。 フォトニック量子コンピューティングでは、DeepQuantumはFock、Gaussian、Bosonicのバックエンドを実装している。 DeepQuantumはテンソルネットワーク技術と分散並列コンピューティングアーキテクチャに基づく大規模シミュレーションをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.766327914741883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce DeepQuantum, an open-source, PyTorch-based software platform for quantum machine learning and photonic quantum computing. This AI-enhanced framework enables efficient design and execution of hybrid quantum-classical models and variational quantum algorithms on both CPUs and GPUs. For photonic quantum computing, DeepQuantum implements Fock, Gaussian, and Bosonic backends, catering to different simulation needs. Notably, it is the first framework to realize closed-loop integration of three paradigms of quantum computing, namely quantum circuits, photonic quantum circuits, and measurement-based quantum computing, thereby enabling robust support for both specialized and universal photonic quantum algorithm design. Furthermore, DeepQuantum supports large-scale simulations based on tensor network techniques and a distributed parallel computing architecture. We demonstrate these capabilities through comprehensive benchmarks and illustrative examples. With its unique features, DeepQuantum is intended to be a powerful platform for both AI for Quantum and Quantum for AI.
• Abstract（参考訳）: 我々は、量子機械学習とフォトニック量子コンピューティングのためのオープンソースのPyTorchベースのソフトウェアプラットフォームであるDeepQuantumを紹介した。 このAI強化フレームワークは、CPUとGPUの両方で、ハイブリッド量子古典モデルと変分量子アルゴリズムの効率的な設計と実行を可能にする。 フォトニック量子コンピューティングでは、DeepQuantumはFock、Gaussian、Bosonicのバックエンドを実装し、異なるシミュレーションニーズに対応している。 特に、量子コンピューティングの3つのパラダイム、すなわち量子回路、フォトニック量子回路、および測定に基づく量子コンピューティングのクローズドループ統合を実現する最初のフレームワークであり、特殊および普遍的なフォトニック量子アルゴリズム設計の堅牢なサポートを可能にする。 さらに、DeepQuantumはテンソルネットワーク技術と分散並列コンピューティングアーキテクチャに基づく大規模シミュレーションをサポートする。 包括的なベンチマークや図解的な例を通して、これらの機能を実証する。 そのユニークな機能により、DeepQuantumは、Quantum for AIとQuantum for AIの両方のための強力なプラットフォームになることを意図している。

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