論文の概要: Predicting Multipartite Entanglement in Quantum Circuits using Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27993v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 07:00:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.233454
- Title: Predicting Multipartite Entanglement in Quantum Circuits using Transformer
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた量子回路における多部絡みの予測
- Abstract要約: マルチパーティ・エンタングルメントはパラメータ化量子回路(PQC)の臨界特性である
グラフベースの変圧器サロゲートを導入し、メイヤー=ワラッハ測度(Q$)とスコット測度(Q$)の両方を予測する。
我々の中心的な貢献は、トランスのためのqubit-inter connected graph (QIG)エンコーディングであり、各ノードは、量子ビットおよび重み付き隣接性の記録エンタングゲート多重度を表す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11242503819703259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multipartite entanglement is a critical property of parameterized quantum circuits (PQCs), particularly for near-term hybrid quantum-classical algorithms, as it characterizes their ability to generate highly entangled states. However, measuring entanglement remains computationally expensive because conventional Monte Carlo sampling scales unfavorably with system size. To overcome this challenge, we introduce a graph-based transformer surrogate that predicts both the first-order Meyer-Wallach measure ($Q_1$) and the second-order Scott measure ($Q_2$), resolving entanglement structures indistinguishable under $Q_1$ alone. Our central contribution is the qubit-interconnected graph (QIG) encoding for transformers, where each node represents a qubit and weighted adjacencies record entangling-gate multiplicities. Fused with a gate-level DAG encoder, this yields the QIG-Fusion model. Evaluated on 50,000 circuits spanning 4- to 8-qubit systems across a ten-seed protocol, QIG-Fusion achieves an RMSE as low as 0.037 ($Q_2$) and 0.038 ($Q_1$), with a Spearman rank correlation up to 0.95. This framework significantly reduces the computational cost of Quantum Architecture Search (QAS), enabling efficient entanglement estimation for large-scale PQCs.
- Abstract（参考訳）: マルチパーティ・エンタングルメントはパラメタライズド量子回路(PQC)の重要な性質であり、特に近未来のハイブリッド量子古典アルゴリズムでは高いエンタングルド状態を生成する能力を特徴付ける。
しかし、従来のモンテカルロサンプリングはシステムサイズと不相応にスケールするため、エンタングルメントの測定には計算コストがかかる。
この課題を克服するために、グラフベースのトランスフォーマーサロゲートを導入し、一階メイヤー=ワラッハ測度(Q_1$)と二階スコット測度(Q_2$)の両方を予測する。
我々の中心的な貢献は、トランスのためのqubit-inter connected graph (QIG)エンコーディングであり、各ノードは、量子ビットおよび重み付き隣接性の記録エンタングゲート多重度を表す。
ゲートレベルのDAGエンコーダと融合し、QIG-Fusionモデルが得られる。
QIG-Fusionは10シードのプロトコルで4ビットから8ビットのシステムにまたがる50,000の回路で評価され、RMSEを0.037ドル(Q_2$)と0.038ドル(Q_1$)で達成し、Spearmanのランク相関は0.95までになった。
このフレームワークは量子アーキテクチャ探索(QAS)の計算コストを大幅に削減し、大規模PQCの効率的な絡み合い推定を可能にする。
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