論文の概要: Data informed Ansatz Selection for Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05079v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 15:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 14:38:39.102264
• Title: Data informed Ansatz Selection for Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路のアンザッツ選択データ
• Abstract要約: 我々は変分量子回路を選択するための3つの規則を与える。 まず、ゲートを絡まない回路は、キュービットのすべての部分集合にランク1のフーリエ係数を持つ。 第2に、第1層の欠陥の後、量子フィッシャー情報行列のランクは1層あたり$p_0$になる。 第3に、一発のショットから2N - 1$ Pauli-Zの商品を全部読み取ると、州の方向の半分が解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Choosing a variational quantum circuit (VQC) usually means searching over ansatze and depths, and training each candidate. We give three rules that fix these choices from the data and the gate set alone, before any training. First, a circuit without entangling gates has a rank-one Fourier coefficient tensor on every subset of qubits. A singular value decomposition of a dataset's Fourier coefficients therefore indicates whether entanglement is needed, which qubits it connects, and a lower bound on the error of omitting it. Second, the rank of the quantum Fisher information matrix grows by $p_0$ per layer, after a first-layer deficit $d_0$, until it reaches a ceiling set by the dynamical Lie algebra. This law fixes the depth. Third, reading out all $2^N - 1$ Pauli-Z products from one batch of shots resolves half of the state's directions, the most any single-basis readout can. A single-qubit readout resolves an exponentially small fraction. For the Madelon dataset, the rules prescribe 7 blocks of 3 qubits at depth 3: a 239-parameter classifier with 78.5% test accuracy, found without a grid search. Ablations confirm three predicted effects: shallower circuits, smaller blocks and dropping reuploading all lower accuracy.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(VQC)の選択は通常、アンサーゼと深さを探索し、各候補を訓練することを意味する。 トレーニング前に、データとゲートが単独で設定されたこれらの選択を修正するための3つのルールを提供します。 まず、ゲートを絡まない回路は、キュービットのすべての部分集合にランク1のフーリエ係数テンソルを持つ。 したがって、データセットのフーリエ係数の特異値分解は、絡み合いが必要かどうか、どの量子ビットが接続するか、そしてそれを省略する誤差の低い境界を示す。 第二に、量子フィッシャー情報行列の階数は1層当たり$p_0$で増加し、第1層欠陥$d_0$の後、動的リー代数によって設定された天井に到達する。 この法律は深さを固定する。 第3に、一組のショットから$2^N - 1$ Pauli-Zの商品を全て読み取ると、州の方向の半分が解決される。 単一量子ビットの読み出しは指数的に小さな分数で解決する。 Madelonデータセットでは、ルールは深さ3の3キュービットの7ブロックを規定している。 アブレーションは、より浅い回路、より小さなブロック、より低い精度で再アップロードする、という3つの予測効果を裏付ける。

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