論文の概要: Equilibrium Learning of Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36070v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 18:01:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.394411
• Title: Equilibrium Learning of Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 量子回路の平衡学習
• Abstract要約: 我々は、Feynman-Kitaev(FK)ハミルトニアンにパラメタライズド回路を埋め込むことで、平衡学習の原理をゲートベース量子回路に拡張する。 これらのコストは、コンパイル不確実性の非線形関数であり、したがってランドスケープを再構築することを示す。 この結果は、量子学習問題を平衡観測器のスイープとして符号化する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equilibrium learning trains a physical system using observables of its relaxed states. We extend this principle to gate-based quantum circuits by embedding a parametrized circuit in a Feynman-Kitaev (FK) Hamiltonian and imposing the compilation target either through an output clamping term or through a target-dependent cyclic condition on the clock register. The ground state energies and the overlaps of the corresponding ground states with the free history state define faithful cost functions for unitary and state compilation. We show that these costs are nonlinear functions of the compilation infidelity and therefore reshape the optimization landscape. We show that starting from the free history state, quantum phase estimation can prepare the relevant ground states and estimate the cost functions with polynomial resources. In two-qubit benchmarks, optimization with the equilibrium cost functions reaches a fixed fidelity threshold in fewer sweeps than standard compilation infidelity cost function for many instances. The results demonstrate the potential for encoding quantum learning problems as computation of equilibrium observables.
• Abstract（参考訳）: 平衡学習は、その緩和状態の観測可能性を用いて物理系を訓練する。 我々はこの原理を、Feynman-Kitaev(FK)ハミルトニアンにパラメタライズド回路を埋め込んで、出力クランプ項またはクロックレジスタ上の目標依存巡回条件を介してコンパイル対象を指示することによって、ゲートベース量子回路に拡張する。 基底状態エネルギーと対応する基底状態と自由歴史状態との重なり合いは、ユニタリおよび状態コンパイルのための忠実なコスト関数を定義する。 これらのコストは、コンパイル不確実性の非線形関数であり、最適化のランドスケープを再形成することを示す。 自由歴史状態から、量子位相推定は関連する基底状態を作成し、多項式資源を用いてコスト関数を推定できることを示す。 2ビットのベンチマークでは、平衡コスト関数による最適化は、多くのインスタンスの標準的なコンパイル不忠実コスト関数よりも少ないスイープで固定忠実閾値に達する。 その結果、平衡観測値の計算として量子学習問題を符号化する可能性を示した。

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