超伝導プロセッサ上の量子回路アーキテクチャ探索【JST・京大機械翻訳】

Linghu Kehuan; Qian Yang; Wang Ruixia; Hu Meng-Jun; Li Zhiyuan; Li Xuegang; Xu Huikai; Zhang Jingning; Ma Teng; Zhao Peng; Liu Dong E.; Hsieh Min-Hsiu; Wu Xingyao; Du Yuxuan; Tao Dacheng; Jin Yirong; Yu Haifeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215621394372 整理番号：22P0023171

超伝導プロセッサ上の量子回路アーキテクチャ探索【JST・京大機械翻訳】

Quantum circuit architecture search on a superconducting processor

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資料名：
発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

変分量子アルゴリズム(VQA)は,金融,機械学習,および化学のような多様な分野に対して証明可能な計算上の利点を得る強い証拠を示している。しかしながら,現代のVQAsで利用される発見的仮説は,表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができず,雑音のある中間スケール量子(NISQ)マシン上で実行されるとき,劣化性能につながる可能性がある。この問題に取り組むために,ここでは,効率的な自動仮説設計技術,すなわち,量子アーキテクチャ探索(QAS)を適用して,8-キュービット超伝導量子プロセッサ上のVQAを増強させるための,第一原理証明実験を示した。特に,QASを適用して,分類タスクに向けてハードウェア効率の良い仮説を仕立てた。発見的仮説と比較して,QASによって設計した仮説は,試験精度を31%から98%に改善した。さらに,この優れた性能を,損失景観を可視化し,全ての仮説の有効パラメータを解析することにより説明した。本研究は,利点を有する様々な大規模量子学習問題に取り組むための可変仮説を開発するための具体的指針を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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量子力学一般

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