論文の概要: Evaluation-efficient quantum architecture search with ZX-calculus-based topological reuse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29098v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 06:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.751154
• Title: Evaluation-efficient quantum architecture search with ZX-calculus-based topological reuse
• Title（参考訳）: ZX計算に基づく位相再利用による評価効率の高い量子アーキテクチャ探索
• Abstract要約: 本稿では,ZX-計算位相再利用(ZX-QAS)に基づく雑音対応量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。 このフレームワークは、3次グレイコードマッピングで探索空間を符号化し、ノイズ対応量子ニューラルネットワークとZX計算トポロジカルリユース機構を統合する。 その結果,ZX-QASは安定収束を示し,ノイズ条件下での高価な評価コストを著しく低減することがわかった。
• 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: Variational quantum algorithm is a leading approach for quantum chemistry and many-body physics on noisy intermediate-scale quantum devices. The performance depends strongly on the structure of the parameterized quantum circuits. Quantum architecture search (QAS) can automate ansatz design. However, it requires repeated training and evaluation of many candidate circuits, leading to high evaluation cost. In this work, we propose a noise-aware quantum architecture search framework based on ZX-calculus topological reuse (ZX-QAS). The framework encodes the search space with a ternary Gray-code mapping and integrates a noise-aware quantum neural network with a ZX-calculus topological reuse mechanism. The effectiveness of the framework is validated through ground-state energy estimation tasks and one-dimensional transverse-field Ising model tasks under noisy conditions. The results show that the ZX-QAS exhibits stable convergence and remarkably reduces the cost of expensive evaluations under noisy conditions.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子デバイス上での量子化学と多体物理学の主要なアプローチである。 性能はパラメータ化量子回路の構造に強く依存する。 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、アザッツ設計を自動化する。 しかし、多くの候補回路の繰り返しのトレーニングと評価が必要であり、高い評価コストがかかる。 本研究では,ZX-計算トポロジカルリユース(ZX-QAS)に基づく雑音対応量子アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。 このフレームワークは、3次グレイコードマッピングで探索空間を符号化し、ノイズ対応量子ニューラルネットワークとZX計算トポロジカルリユース機構を統合する。 本フレームワークの有効性は, 地中エネルギー推定タスクと1次元横フィールドイジングモデルタスクをノイズ条件下で検証する。 その結果,ZX-QASは安定収束を示し,ノイズ条件下での高価な評価コストを著しく低減することがわかった。

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