論文の概要: Virtual quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11327v1
• Date: Thu, 10 Sep 2026 09:56:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.299626
• Title: Virtual quantum neural networks
• Title（参考訳）: 仮想量子ニューラルネットワーク
• Abstract要約: 我々は、ランダムサンプリングと古典的データ処理を用いて、量子ニューラルネットワークの概念を拡張し、最適化空間を拡大する。 我々の拡張モデルは、仮想量子ニューラルネットワークと呼ばれ、その拡張された最適化空間を利用して、表現性の向上とノイズの堅牢性の向上を実現している。 全体として、仮想量子ニューラルネットワークは、達成可能な計算の空間を拡張し、短期的な量子ハードウェアの応用を強化する柔軟な学習パラダイムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3273288011374325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum neural networks are a prominent model of quantum machine learning. Their training consists in the minimization of a given loss function over a parametrized family of quantum circuits, mathematically described by unitary operators, or, more generally, completely positive linear maps. In this work, we extend the notion of quantum neural network, using random sampling and classical data processing to enlarge the optimization space in a way that includes linear combinations of completely positive maps. Our extended model, called virtual quantum neural networks, leverages its enlarged optimization space to achieve increased expressivity and improved noise robustness. These benefits are illustrated in three representative tasks: quantum error mitigation, binary classification, and estimation of ground-state energies. Overall, virtual quantum neural networks offer a flexible learning paradigm that expands the space of achievable computations and strengthens the applications of near-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワークは、量子機械学習の顕著なモデルである。 それらの訓練は、量子回路のパラメタライズされた族上の与えられた損失関数の最小化であり、数学的にはユニタリ作用素によって記述されるか、より一般的には完全に正の線形写像である。 本研究では、ランダムサンプリングと古典データ処理を用いて量子ニューラルネットワークの概念を拡張し、完全正の写像の線形結合を含む最適化空間を拡大する。 我々の拡張モデルは、仮想量子ニューラルネットワークと呼ばれ、その拡張された最適化空間を利用して、表現性の向上とノイズの堅牢性の向上を実現している。 これらの利点は、量子エラー軽減、二項分類、基底状態エネルギーの推定という3つの代表的なタスクで説明される。 全体として、仮想量子ニューラルネットワークは、達成可能な計算の空間を拡張し、短期的な量子ハードウェアの応用を強化する柔軟な学習パラダイムを提供する。

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