| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-05-29 16:30
［ポスター講演］ラベルの入れ替えによる量子GANの性能向上
古賀亮佑・○佐野裕一（京大）・濵村一航（日本IBM） |
| 抄録 |
（和） |
数値積分を行う際にモンテカルロシミュレーションを用いることがあるが、量子コンピュータではこのモンテカルロシミュレーションの代わりに高速に期待値を推定するアルゴリズム（量子期待値推定アルゴリズム）が存在し、金融分野などで活躍が期待されている。
直近で利用が期待されている量子コンピュータはノイズを含んでいる。
先行研究ではこのノイズのある量子コンピュータで実行可能とするため、量子期待値推定アルゴリズムの内の確率分布を量子状態に埋め込むサブルーチンのために量子GANを用いて量子回路を生成する方法が提案された。
しかし、必ずしも十分な精度での量子回路の生成はできていなかった。
そこで本研究では、量子GANを用いた量子回路の生成の性能向上のために``ラベルの入れ替え''という新しい手法を提案する。
具体的には対象の確率分布のエンタングルメントや量子GANの回路の構造を考慮に入れて、測定値のラベルの入れ替えを行うことで学習性能の向上を目指した。
``ラベルの入れ替え''の効果をシミュレーションにより検証し、結果として入れ替えを行う前よりも高い性能を出すことに成功した。 |
| （英） |
Instead of Monte Carlo simulations for numerical integration, we can use a quantum expectation estimation algorithm, which can be executed by a quantum computer, to perform the calculation faster.
With this algorithm, quantum computers are expected to play an active role in fields such as finance.
The quantum computer expected to be used recently has noise.
In previous research for the algorithm of the noisy quantum computer, a method utilizing qGANs to generate quantum circuits by loading probability distributions into quantum states was proposed for the quantum expectation estimation algorithm.
However, this method did not consistently achieve satisfactory accuracy in generating quantum circuits.
Therefore, we propose a novel technique called ``label replacement'' to enhance the performance of quantum circuit generation using qGANs.
Specifically, we aimed to improve learning performance by performing ``label replacement'' on the measured values for considering the entanglement of the target probability distribution and the structure of the qGANs' circuit.
The effectiveness of ``label replacement'' was verified through simulations of a quantum computer, and as a result, we successfully achieved higher accuracy than before our method was applied. |
| キーワード |
（和） |
量子計算 / 量子アルゴリズム / モンテカルロ法 / 量子機械学習 / 量子GAN / / / |
| （英） |
Quantum computation / Quantum algorithm / Monte Carlo method / Quantum machine learning / Quantum GAN / qGAN / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
|
| ISSN |
|
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
QIT |
| 開催期間 |
2023-05-29 - 2023-05-30 |
| 開催地（和） |
京都大学 桂キャンパス |
| 開催地（英） |
Katsura Campus, Kyoto University |
| テーマ（和） |
量子情報, 一般 |
| テーマ（英） |
Quantum Information |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
QIT |
| 会議コード |
2023-05-QIT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ラベルの入れ替えによる量子GANの性能向上 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Improving the Performance of Quantum GANs through Label Replacement |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
量子計算 / Quantum computation |
| キーワード(2)（和/英） |
量子アルゴリズム / Quantum algorithm |
| キーワード(3)（和/英） |
モンテカルロ法 / Monte Carlo method |
| キーワード(4)（和/英） |
量子機械学習 / Quantum machine learning |
| キーワード(5)（和/英） |
量子GAN / Quantum GAN |
| キーワード(6)（和/英） |
/ qGAN |
| キーワード(7)（和/英） |
/ |
| キーワード(8)（和/英） |
/ |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
古賀 亮佑 / Ryosuke Koga / コガ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） |
京都大学 (略称： 京大)
Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
佐野 裕一 / Yuichi Sano / サノ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） |
京都大学 (略称： 京大)
Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
濵村 一航 / Ikko Hamamura / ハマムラ イッコウ |
| 第3著者 所属（和/英） |
日本アイ・ビー・エム株式会社 (略称： 日本IBM)
IBM Research - Tokyo (略称： IBM) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第4著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第21著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第21著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第22著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第22著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第23著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第23著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第24著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第24著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第25著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第25著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第26著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第26著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第27著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第27著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第28著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第28著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第29著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第29著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第30著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第30著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第31著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第31著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第32著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第32著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第33著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第33著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第34著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第35著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第36著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第2著者 |
| 発表日時 |
2023-05-29 16:30:00 |
| 発表時間 |
90分 |
| 申込先研究会 |
QIT |
| 資料番号 |
|
| 巻番号（vol） |
vol. |
| 号番号（no） |
|
| ページ範囲 |
|
| ページ数 |
|
| 発行日 |
|
|