論文の概要: Magic-Informed Quantum Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03932v1
• Date: Tue, 05 May 2026 16:20:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:44.029659
• Title: Magic-Informed Quantum Architecture Search
• Title（参考訳）: マジックインフォームド量子アーキテクチャサーチ
• Authors: Vincenzo Lipardi, Domenica Dibenedetto, Georgios Stamoulis, Mark H. M. Winands,
• Abstract要約: 本稿では,回路設計の一般的な枠組みにおいて,量子リソースの制御を可能にする,マジックインフォームド量子アーキテクチャサーチ(QAS)手法を提案する。 AlphaGoアプローチにインスパイアされた我々は、候補量子回路の魔法を推定するグラフニューラルネットワーク(GNN)を備えたモンテカルロ木探索技術を用いて、この問題に取り組む。 提案手法は、構造的基底状態エネルギー問題と、より一般的な量子状態近似問題の両方に対して、異なるサイズとターゲットマジックレベルにまたがるマジックインフォームドQAS手法をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25165775267615204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Nonstabilizerness, commonly referred to as magic, is a fundamental resource underpinning quantum advantage. In this paper, we propose a magic-informed quantum architecture search (QAS) technique that enables control over a quantum resource within the general framework of circuit design. Inspired by the AlphaGo approach, we tackle the problem with a Monte Carlo Tree Search technique equipped with a Graph Neural Network (GNN) that estimates the magic of candidate quantum circuits. The GNN model induces a magic-based bias that steers the search toward either high- or low-magic regimes, depending on the target objective. We benchmark the proposed magic-informed QAS technique on both the structured ground-state energy problem and on the more general quantum state approximation problem, spanning different sizes and target magic levels. Experimental results show that the proposed technique effectively influences the magic across the search tree and notably also on the resulting final circuit, even in regimes where the GNN operates on out-of-distribution instances. Although introducing a problem-agnostic magic bias could, in principle, constrain the search dynamics, we observe consistent improvements in solution quality across all problems tested.
• Abstract（参考訳）: 非安定化剤性(英: Nonstabilizerness、通称マジック)は、量子的優位性を支える基本的な資源である。 本稿では,回路設計の一般的な枠組みにおける量子リソースの制御を可能にする,マジックインフォームド量子アーキテクチャサーチ(QAS)手法を提案する。 AlphaGoアプローチにインスパイアされた我々は、候補量子回路の魔法を推定するグラフニューラルネットワーク(GNN)を備えたモンテカルロ木探索技術を用いて、この問題に取り組む。 GNNモデルは、ターゲットの目的に応じて、高次または低次のいずれかへの探索を行う魔法ベースのバイアスを誘導する。 提案手法は、構造的基底状態エネルギー問題と、より一般的な量子状態近似問題の両方に対して、異なるサイズとターゲットマジックレベルにまたがるマジックインフォームドQAS手法をベンチマークする。 実験の結果,提案手法は,GNNがアウト・オブ・ディストリビューション・インスタンス上で動作している場合においても,探索木全体の魔法,特に最終回路に効果的に影響を及ぼすことが示された。 問題に依存しないマジックバイアスを導入すると、原則として探索力学を制約できるが、テストされた全ての問題に対して、ソリューションの品質が一貫した改善を観察する。

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