論文の概要: One-Shot Structured Pruning of Quantum Neural Networks via $q$-Group Engineering and Quantum Geometric Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24019v1
- Date: Tue, 30 Dec 2025 06:37:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.303343
- Title: One-Shot Structured Pruning of Quantum Neural Networks via $q$-Group Engineering and Quantum Geometric Metrics
- Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークの$q$-Groupエンジニアリングと量子幾何メトリックによる1ショット構造的プルーニング
- Authors: Haijian Shao, Wei Liu, Xing Deng, Yingtao Jiang,
- Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)はゲートレベルの深刻な冗長性に悩まされており、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスへの展開を妨げる。
q-iPruneは、$q$の変形群とタスク条件群からなる代数的構造を基盤とした一発的構造化プルーニングフレームワークである。
標準的な量子機械学習ベンチマークの実験では、q-iPruneは、有界なタスク性能の劣化を維持しながら、実質的なゲート低減を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.913101398893967
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum neural networks (QNNs) suffer from severe gate-level redundancy, which hinders their deployment on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. In this work, we propose q-iPrune, a one-shot structured pruning framework grounded in the algebraic structure of $q$-deformed groups and task-conditioned quantum geometry. Unlike prior heuristic or gradient-based pruning methods, q-iPrune formulates redundancy directly at the gate level. Each gate is compared within an algebraically consistent subgroup using a task-conditioned $q$-overlap distance, which measures functional similarity through state overlaps on a task-relevant ensemble. A gate is removed only when its replacement by a subgroup representative provably induces a bounded deviation on all task observables. We establish three rigorous theoretical guarantees. First, we prove completeness of redundancy pruning: no gate that violates the prescribed similarity threshold is removed. Second, we show that the pruned circuit is functionally equivalent up to an explicit, task-conditioned error bound, with a closed-form dependence on the redundancy tolerance and the number of replaced gates. Third, we prove that the pruning procedure is computationally feasible, requiring only polynomial-time comparisons and avoiding exponential enumeration over the Hilbert space. To adapt pruning decisions to hardware imperfections, we introduce a noise-calibrated deformation parameter $λ$ that modulates the $q$-geometry and redundancy tolerance. Experiments on standard quantum machine learning benchmarks demonstrate that q-iPrune achieves substantial gate reduction while maintaining bounded task performance degradation, consistent with our theoretical guarantees.
- Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ゲートレベルの深刻な冗長性に悩まされており、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの展開を妨げる。
本稿では、$q$の変形群とタスク条件量子幾何学の代数構造を基盤としたワンショット構造化プルーニングフレームワークであるq-iPruneを提案する。
従来のヒューリスティックあるいは勾配に基づくプルーニング法とは異なり、q-iPruneはゲートレベルで直接冗長性を定式化する。
各ゲートは、タスク条件付き$q$オーバーラップ距離を用いて代数的に一貫した部分群内で比較される。
ゲートは、サブグループ代表による置換によって、すべてのタスク観測可能量に対する有界偏差が確実に誘導される場合にのみ除去される。
我々は厳格な理論上の保証を3つ確立する。
まず、冗長プルーニングの完全性を証明し、所定の類似性しきい値に違反するゲートを除去しない。
第二に、プルーンド回路は明示的なタスク条件付きエラー境界まで機能的に等価であり、冗長耐性と置換ゲートの数に閉形式に依存することを示す。
第三に、プルーニング法は計算可能であり、多項式時間比較のみが必要であり、ヒルベルト空間上の指数列挙を避ける。
ハードウェアの不完全性に対するプルーニング決定に適応するために、$q$-geometryと冗長耐性を変調するノイズ校正変形パラメータ$λ$を導入する。
標準量子機械学習ベンチマークの実験により、q-iPruneは、我々の理論的保証と整合して、有界なタスク性能の劣化を維持しながら、実質的なゲート低減を実現することが示された。
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