本論文では、トランスフォーマーデコーダを用いて振幅エンコーディングのための量子回路を生成する新しいアプローチを提案しています。量子データエンコーディングは、ノイズの多い中間規模量子コンピュータにおいて重要なステップであり、効率的な回路設計が求められています。提案されたモデルは、少量のトレーニングデータで高い一般化能力を示し、未学習の入力データに対しても適切な量子回路を生成できます。また、生成された回路は、トレーニングデータよりも浅い構造を持ち、ノイズに対しても強いことが確認されました。この研究は、量子計算の自動化と効率化に向けた新たな道を開くものです。
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