論文の概要: Deployment of Large IQP Circuit Born Machines on Qubit-Limited Hardware Using Noise Injection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35163v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 13:36:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-02 16:27:39.863875
- Title: Deployment of Large IQP Circuit Born Machines on Qubit-Limited Hardware Using Noise Injection
- Title（参考訳）: ノイズインジェクションを用いたビット制限ハードウェアへの大型IQP回路の展開
- Abstract要約: 量子生まれの回路機械(QCBM)は、古典的に効率的に推定できる損失関数を持つが、推論中に量子コンピュータを必要とする。
これは、より大きなIQP QCBMから量子ビット制限量子コンピュータをサンプリングする方法の研究を動機付けている。
本稿では,論理レベルでノイズを注入し,元の回路を量子ビット制限量子プロセッサでサンプリング可能な小さなクラスタに確率的に分解するIQP QCBMの展開プロトコルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10439136407307044
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum circuit Born machines (QCBMs) built with instantaneous quantum polynomial (IQP) circuits have loss functions that can be efficiently estimated classically, but require quantum computers during inference. Thus, classical computers can train large IQP QCBMs that exceed the qubit numbers of available quantum hardware. This motivates research into how qubit-limited quantum computers can be used to sample from larger IQP QCBMs. Leveraging insights from classical simulation of noisy IQP circuits, we propose a deployment protocol for IQP QCBMs that injects noise at the logical level to probabilistically decompose the original circuit into smaller clusters that can be sampled on qubit-limited quantum processors. We also apply lightweight resampling of known noisy qubits to mitigate the impact of the introduced error. Numerical simulations of our protocol applied to shallow IQP QCBMs and IBM Heron experiments deploying a 316-qubit IQP circuit onto 156-qubit hardware show that mitigation improves the similarity of the empirical distribution to the target distribution. The proposed deployment protocol also crucially preserves correlation structures more accurately than a classical baseline that has accurate single-qubit marginals.
- Abstract（参考訳）: 量子回路(QCBM) 瞬時量子多項式(IQP)回路で構築された機械は、古典的に効率的に推定できる損失関数を持つが、推論中に量子コンピュータを必要とする。
したがって、古典コンピュータは利用可能な量子ハードウェアのキュービット数を超える大きなIQP QCBMを訓練することができる。
これは、より大きなIQP QCBMから量子ビット制限量子コンピュータをサンプリングする方法の研究を動機付けている。
そこで本研究では,従来の IQP 回路のノイズシミュレーションを応用して,論理レベルでノイズを注入する IQP QCBM の展開プロトコルを提案し,元の回路を量子ビット制限量子プロセッサでサンプリング可能な,より小さなクラスタに確率的に分解する。
また,提案した誤差の影響を軽減するために,既知の雑音量子ビットの軽量再サンプリングを適用する。
提案プロトコルを浅部IQP QCBMおよびIBM Heron実験に適用し、156量子ビットハードウェア上で316量子ビットIQP回路を動作させることにより,実験分布と対象分布との類似性を緩和できることを示す。
提案した展開プロトコルは, 精度の高い単一ビット境界を持つ古典的ベースラインよりも, 相関構造を正確に保存する。
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