論文の概要: The Average Relative Entropy and Transpilation Depth determines the noise robustness in Variational Quantum Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21300v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 15:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.342809
• Title: The Average Relative Entropy and Transpilation Depth determines the noise robustness in Variational Quantum Classifiers
• Title（参考訳）: 変分量子分類器の雑音頑健性を決定する平均相対エントロピーと透過深さ
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は量子機械学習(QML)への応用のために広く研究されている。 VQAは主に、ノイズの多いデバイスと限られたリソース可用性に関する不確実な結果のために古典的に評価されている。 本稿では,VQCモデルが,シミュレーションで行うようなノイズのあるデバイス上でも同様に動作するかどうかを検証するために,相対エントロピーに基づく計量法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) have been extensively researched for applications in Quantum Machine Learning (QML), Optimization, and Molecular simulations. Although designed for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, VQAs are predominantly evaluated classically due to uncertain results on noisy devices and limited resource availability. Raising concern over the reproducibility of simulated VQAs on noisy hardware. While prior studies indicate that VQAs may exhibit noise resilience in specific parameterized shallow quantum circuits, there are no definitive measures to establish what defines a shallow circuit or the optimal circuit depth for VQAs on a noisy platform. These challenges extend naturally to Variational Quantum Classification (VQC) algorithms, a subclass of VQAs for supervised learning. In this article, we propose a relative entropy-based metric to verify whether a VQC model would perform similarly on a noisy device as it does on simulations. We establish a strong correlation between the average relative entropy difference in classes, transpilation circuit depth, and their performance difference on a noisy quantum device. Our results further indicate that circuit depth alone is insufficient to characterize shallow circuits. We present empirical evidence to support these assertions across a diverse array of techniques for implementing VQC, datasets, and multiple noisy quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子機械学習(QML)、最適化、分子シミュレーションの分野で広く研究されている。 ノイズのある中間量子(NISQ)デバイス向けに設計されたが、ノイズの多いデバイスに対する不確実な結果と限られたリソース可用性のために、VQAは古典的に評価されている。 ノイズのあるハードウェア上での模擬VQAの再現性に関する懸念の高まり。 従来の研究では、VQAは特定のパラメータ化された浅い量子回路にノイズ耐性を示す可能性があるが、ノイズの多いプラットフォーム上での浅い回路やVQAの最適回路深さを定義するための決定的な手段は存在しない。 これらの課題は、教師付き学習のためのVQAのサブクラスである変分量子分類(VQC)アルゴリズムに自然に拡張される。 本稿では、VQCモデルが、シミュレーションで行うようなノイズのあるデバイス上でも同様に機能するかどうかを検証するために、相対エントロピーに基づくメトリクスを提案する。 我々は,クラスの平均相対エントロピー差,トランスパイル回路深さ,およびノイズ量子デバイスにおけるそれらの性能差の強い相関関係を確立する。 さらに,回路深度だけでは浅い回路を特徴づけるには不十分であることが示唆された。 本稿では、VQC、データセット、および複数のノイズ量子デバイスを実装するための様々なテクニックを網羅して、これらの主張を支持する実証的な証拠を示す。

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