論文の概要: Noise-Aware Quantum Architecture Search Based on NSGA-II Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10965v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 03:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.347111
• Title: Noise-Aware Quantum Architecture Search Based on NSGA-II Algorithm
• Title（参考訳）: NSGA-IIアルゴリズムに基づく雑音対応量子アーキテクチャ探索
• Authors: Chenlu Li, Hui Zeng, Dazhi Ding,
• Abstract要約: 変動量子回路設計に基づくノイズ対応量子アーキテクチャ探索(NA-QAS)フレームワークを提案する。 評価コストを最適化するハイブリッドなハミルトンの$varepsilon$-greedy戦略を導入する。 拡張された可変深度NSGA-IIアルゴリズムを用いて探索空間をナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.42663482584159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum architecture search (QAS) has emerged to automate the design of high-performance quantum circuits under specific tasks and hardware constraints. We propose a noise-aware quantum architecture search (NA-QAS) framework based on variational quantum circuit design. By incorporating a noise model into the training of parameterized quantum circuits (PQCs) , the proposed framework identifies the noise-robust architectures. We introduce a hybrid Hamiltonian $\varepsilon$ -greedy strategy to optimize evaluation costs and circumvent local optima. Furthermore, an enhanced variable-depth NSGA-II algorithm is employed to navigate the vast search space, enabling an automated trade-off between architectural expressibility and quantum hardware overhead. The effectiveness of the framework is validated through binary classification and iris multi-classification tasks under a noisy condition. Compared to existing approaches, our framework can search for quantum architectures with superior performance and greater resource efficiency under a noisy condition.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、特定のタスクやハードウェア制約下での高性能量子回路の設計を自動化するために登場した。 変動量子回路設計に基づくノイズ対応量子アーキテクチャ探索(NA-QAS)フレームワークを提案する。 パラメータ化量子回路(PQC)のトレーニングにノイズモデルを組み込むことで、提案手法はノイズロストアーキテクチャを識別する。 我々は、評価コストを最適化し、局所最適化を回避するために、ハイブリッドハミルトニアン$\varepsilon$-greedy戦略を導入する。 さらに、拡張された可変深度NSGA-IIアルゴリズムを用いて、膨大な検索空間をナビゲートし、アーキテクチャ表現性と量子ハードウェアオーバーヘッドの自動トレードオフを可能にする。 このフレームワークの有効性は、雑音条件下での二分分類とアイリス多重分類タスクによって検証される。 従来の手法と比較して,我々のフレームワークは,ノイズ条件下で優れた性能と資源効率を有する量子アーキテクチャを探索することができる。

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