論文の概要: Zero- Versus Infinite-Temperature Damping in Variational Quantum Circuits: Feature Scale, Sampling Cost, and Frame Gauge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01466v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 11:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.070386
• Title: Zero- Versus Infinite-Temperature Damping in Variational Quantum Circuits: Feature Scale, Sampling Cost, and Frame Gauge
• Title（参考訳）: 変分量子回路におけるゼロバーサス無限温度ダンピング:特徴尺度,サンプリングコスト,フレームゲージ
• Abstract要約: 振幅減衰(AD)のパウリツワール(Pauli twirl)は、無限温度での一般化振幅減衰である。 トレーニング可能な出力スケールは、その結果の精度の違いの大部分を取り除きます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.326654570054705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Pauli twirl of amplitude damping (AD) is generalized amplitude damping at infinite temperature: it keeps the contraction of AD and removes its non-unital term, so comparing the two in variational circuits isolates the zero-temperature bias, which acts mainly through the scale of the features. For random parameters, features under AD settle on a floor, which at strong damping is set by the last layer, has a closed form, and at fixed $T_1$ falls with temperature as $\tanh(\hbarω/2k_BT)$; under the twirls they shrink by a constant factor per layer, up to eight qubits. A trainable output scale removes most of the resulting accuracy differences, leaving AD ahead of its twirls by at most about three percentage points in our simulations; what it removes reappears as a cost in measurement shots: trained and tested with $10^3$ shots per image, a four-qubit classifier under AD at $p=0.3$ stays within 1.5 points of noiseless accuracy, while the twirled classifiers lose up to 33. At weaker damping the separation depth grows roughly as $(np)^{-1}\ln(1/p)$. The damping direction is a gauge when the damping follows complete entangling layers and the circuit boundaries are trainable; in an eigensolver it becomes physical inside a decomposed two-qubit gate.
• Abstract（参考訳）: 振幅減衰(AD)のパウリ・ツワール(Pauli twirl)は、無限温度で減衰する一般化振幅であり、ADの収縮を保ち、その非単位項を除去する。 ランダムパラメータの場合、ADの下の特徴は、強い減衰が最後の層によって設定され、閉じた形を持ち、固定された$T_1$は温度が$\tanh(\hbarω/2k_BT)$である。 トレーニング可能な出力スケールは、結果の精度の差の大部分を除去し、シミュレーションでADを少なくとも3ポイント上回ったままにしておく。画像あたり10^3$の撮影でトレーニングされテストされ、ADの4ビット分類器が$p=0.3$のノイズレス精度で1.5ポイント以内に留まる一方、Twirled分類器は最大33ポイントまで低下する。 弱い減衰では、分離深さはおよそ$(np)^{-1}\ln(1/p)$となる。 減衰方向は、減衰が完全に絡み合う層に従い、回路境界が訓練可能なゲージであり、固有解凍器では分解された2ビットゲートの内部で物理的になる。

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