1Quantum Research Centre, Technology Innovation Institute, Abu Dhabi, AÜE
2Departament de Física Quàntica i Astrofísica ja Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona, Barcelona, Hispaania.
3Teoreetilise füüsika osakond, CERN, CH-1211 Geneva 23, Šveits.
4Riikliku Yang Ming Chiao Tungi ülikooli füüsikainstituut, Hsinchu 30010, Taiwan.
5TIF Lab, Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano ja INFN Sezione di Milano, Milano, Itaalia.
Kas see artikkel on huvitav või soovite arutada? Scite või jätke SciRate'i kommentaar.
Abstraktne
Pakume välja ja hindame alternatiivset kvantgeneraatori arhitektuuri Monte Carlo sündmuste genereerimise generatiivse võistleva õppimise kontekstis, mida kasutatakse osakeste füüsika protsesside simuleerimiseks suures hadronipõrgutis (LHC). Kinnitame selle metoodika, rakendades kvantvõrku teadaolevatest alusjaotustest genereeritud tehisandmetele. Seejärel rakendatakse võrku konkreetsete LHC hajumise protsesside Monte Carlo loodud andmekogumitele. Uus kvantgeneraatori arhitektuur viib nüüdisaegsete rakenduste üldistamiseni, saavutades väiksemad Kullback-Leibleri erinevused isegi madala sügavusega võrkude puhul. Lisaks õpib kvantgeneraator edukalt selgeks aluseks olevad jaotusfunktsioonid isegi siis, kui seda treenitakse väikeste koolitusnäidiste komplektidega; see on eriti huvitav andmete suurendamise rakenduste jaoks. Kasutame seda uudset metoodikat kahel erineval kvantriistvaraarhitektuuril, lõksu-ioonide ja ülijuhtivate tehnoloogiate puhul, et testida selle riistvarast sõltumatut elujõulisust.
Esiletõstetud pilt: vasakul stiili-qGAN-koolituse skemaatilised sammud. Paremal on marginaalsed valimite jaotused füüsiliste vaadeldavate andmete jaoks, s, t, y pp -> ttbar tootmine LHC-s stiili-qGAN mudeli jaoks.
► BibTeX-i andmed
► Viited
[1] J. Preskill, Quantum 2, 79 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79
[2] F. Arute, K. Arya, R. Babbush, D. Bacon, J. C. Bardin, R. Barends, R. Biswas, S. Boixo, F. G. S. L. Brandao, D. A. Buell jt, Nature 574, 505 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5
[3] H.-S. Zhong, H. Wang, Y.-H. Deng, M.-C. Chen, L.-C. Peng, Y.-H. Luo, J. Qin, D. Wu, X. Ding, Y. Hu jt, Science 370, 1460 (2020).
https:///doi.org/10.1126/science.abe8770
[4] M. Cerezo, A. Arrasmith, R. Babbush, S. C. Benjamin, S. Endo, K. Fujii, J. R. McClean, K. Mitarai, X. Yuan, L. Cincio jt, Nature Reviews Physics 3, 625–644 (2021).
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9
[5] K. Bharti, A. Cervera-Lierta, T. H. Kyaw, T. Haug, S. Alperin-Lea, A. Anand, M. Degroote, H. Heimonen, J. S. Kottmann, T. Menke, W.-K. Mok, S. Sim, L.-C. Kwek ja A. Aspuru-Guzik, Reviews of Modern Physics 94, 015004 (2022).
https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004
[6] J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe ja S. Lloyd, Nature 549, 195 (2017).
https:///doi.org/10.1038/nature23474
[7] M. Schuld ja F. Petruccione, Supervised learning with quantum computers, Vol. 17 (Kevad, 2018).
https://doi.org/10.1007/978-3-319-96424-9
[8] N. Wiebe, D. Braun ja S. Lloyd, Physical Review Letters 109, 050505 (2012).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.109.050505
[9] S. Lloyd, M. Mohseni ja P. Rebentrost, arXiv preprint arXiv:1307.0411 (2013).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1307.0411
arXiv: 1307.0411
[10] P. Rebentrost, M. Mohseni ja S. Lloyd, Physical Review Letters 113, 130503 (2014).
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.113.130503
[11] I. Kerenidis ja A. Prakash, Physical Review A 101, 022316 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.022316
[12] A. W. Harrow, A. Hassidim ja S. Lloyd, Physical Review Letters 103, 150502 (2009).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.103.150502
[13] M. Benedetti, E. Lloyd, S. Sack ja M. Fiorentini, Quantum Science and Technology 4, 043001 (2019a).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab4eb5
[14] S. Sim, PD Johnson ja A. Aspuru-Guzik, Advanced Quantum Technologies 2, 1900070 (2019).
https:///doi.org/10.1002/qute.201900070
[15] C. Bravo-Prieto, J. Lumbreras-Zarapico, L. Tagliacozzo ja J. I. Latorre, Quantum 4, 272 (2020).
https://doi.org/10.22331/q-2020-05-28-272
[16] M. Larocca, N. Ju, D. García-Martín, P. J. Coles ja M. Cerezo, arXiv preprint arXiv:2109.11676 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2109.11676
arXiv: 2109.11676
[17] M. Schuld, R. Sweke ja J. J. Meyer, Physical Review A 103, 032430 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032430
[18] T. Goto, Q. H. Tran ja K. Nakajima, Physical Review Letters 127, 090506 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.090506
[19] A. Pérez-Salinas, D. López-Núñez, A. García-Sáez, P. Forn-Díaz ja J. I. Latorre, Physical Review A 104, 012405 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.104.012405
[20] V. Havlíček, A. D. Córcoles, K. Temme, A. W. Harrow, A. Kandala, J. M. Chow ja J. M. Gambetta, Nature 567, 209 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-0980-2
[21] M. Schuld, A. Bocharov, K. M. Svore ja N. Wiebe, Physical Review A 101, 032308 (2020).
https:///doi.org/10.1103/physreva.101.032308
[22] A. Pérez-Salinas, A. Cervera-Lierta, E. Gil-Fuster ja JI Latorre, Quantum 4, 226 (2020).
https://doi.org/10.22331/q-2020-02-06-226
[23] T. Dutta, A. Pérez-Salinas, J. P. S. Cheng, J. I. Latorre ja M. Mukherjee, Physical Review A 106, 012411 (2022).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.106.012411
[24] J. Romero, JP Olson ja A. Aspuru-Guzik, Quantum Science and Technology 2, 045001 (2017).
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aa8072
[25] A. Pepper, N. Tischler ja G. J. Pryde, Physical Review Letters 122, 060501 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.060501
[26] C. Bravo-Prieto, Masinõpe: Science and Technology 2, 035028 (2021).
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/ac0616
[27] C. Cao ja X. Wang, Physical Review Applied 15, 054012 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.15.054012
[28] M. Benedetti, D. Garcia-Pintos, O. Perdomo, V. Leyton-Ortega, Y. Nam ja A. Perdomo-Ortiz, npj Quantum Information 5, 1 (2019b).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0157-8
[29] K. E. Hamilton, E. F. Dumitrescu ja R. C. Pooser, Physical Review A 99, 062323 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.062323
[30] B. Coyle, D. Mills, V. Danos ja E. Kashefi, npj Quantum Information 6, 1 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00288-9
[31] P.-L. Dallaire-Demers ja N. Killoran, Physical Review A 98, 012324 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.012324
[32] S. Lloyd ja C. Weedbrook, Physical Review Letters 121, 040502 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.040502
[33] I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville ja Y. Bengio, Communications of the ACM 63, 139–144 (2020).
https:///doi.org/10.1145/3422622
[34] C. Zoufal, A. Lucchi ja S. Woerner, npj Quantum Information 5, 1 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0223-2
[35] J. Zeng, Y. Wu, J.-G. Liu, L. Wang ja J. Hu, Physical Review A 99, 052306 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.052306
[36] H. Situ, Z. He, Y. Wang, L. Li ja S. Zheng, Information Sciences 538, 193 (2020).
https:///doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.127
[37] L. Hu, S.-H. Wu, W. Cai, Y. Ma, X. Mu, Y. Xu, H. Wang, Y. Song, D.-L. Deng, C.-L. Zou et al., Science advances 5, eaav2761 (2019).
https:///doi.org/10.1126/sciadv.aav2761
[38] M. Benedetti, E. Grant, L. Wossnig ja S. Severini, New Journal of Physics 21, 043023 (2019c).
https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab14b5
[39] J. Romero ja A. Aspuru-Guzik, Advanced Quantum Technologies 4, 2000003 (2021).
https:///doi.org/10.1002/qute.202000003
[40] M. Y. Niu, A. Zlokapa, M. Broughton, S. Boixo, M. Mohseni, V. Smelyanskyi ja H. Neven, Physical Review Letters 128, 220505 (2022).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.220505
[41] T. Karras, S. Laine ja T. Aila, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 43, 4217 (2021).
https:///doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2970919
[42] A. Pérez-Salinas, J. Cruz-Martinez, A. A. Alhajri ja S. Carrazza, Physical Review D 103, 034027 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevD.103.034027
[43] W. Guan, G. Perdue, A. Pesah, M. Schuld, K. Terashi, S. Vallecorsa ja J.-R. Vlimant, Masinõpe: Science and Technology 2, 011003 (2021).
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/abc17d
[44] S. Y. Chang, S. Vallecorsa, E. F. Combarro ja F. Carminati, arXiv preprint arXiv:2101.11132 (2021a).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.11132
arXiv: 2101.11132
[45] S. Y. Chang, S. Herbert, S. Vallecorsa, E. F. Combarro ja R. Duncan, EPJ Web of Conferences 251, 03050 (2021b).
https:///doi.org/10.1051/epjconf/202125103050
[46] V. Belis, S. González-Castillo, C. Reissel, S. Vallecorsa, E. F. Combarro, G. Dissertori ja F. Reiter, EPJ Web of Conferences 251, 03070 (2021).
https:///doi.org/10.1051/epjconf/202125103070
[47] G. R. Khattak, S. Vallecorsa, F. Carminati ja G. M. Khan, The European Physical Journal C 82, 1 (2022).
https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10258-4
[48] P. Baldi, L. Blecher, A. Butter, J. Collado, J. N. Howard, F. Keilbach, T. Plehn, G. Kasieczka ja D. Whiteson, arXiv preprint arXiv:2012.11944 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2012.11944
arXiv: 2012.11944
[49] M. Backes, A. Butter, T. Plehn ja R. Winterhalder, SciPost Physics 10, 89 (2021).
https:///doi.org/10.21468/SciPostPhys.10.4.089
[50] A. Butter ja T. Plehn, Artificial Intelligence For High Energy Physics (World Scientific, 2022) lk 191–240.
https:///doi.org/10.1142/9789811234033_0007
[51] A. Butter, S. Diefenbacher, G. Kasieczka, B. Nachman ja T. Plehn, SciPost Physics 10, 139 (2021).
https:///doi.org/10.21468/SciPostPhys.10.6.139
[52] A. Butter, T. Plehn ja R. Winterhalder, SciPost Physics Core 3, 9 (2020).
https:///doi.org/10.21468/SciPostPhysCore.3.2.009
[53] M. Bellagente, A. Butter, G. Kasieczka, T. Plehn ja R. Winterhalder, SciPost Physics 8, 70 (2020).
https:///doi.org/10.21468/SciPostPhys.8.4.070
[54] A. Butter, T. Plehn ja R. Winterhalder, SciPost Physics 7, 75 (2019).
https:///doi.org/10.21468/SciPostPhys.7.6.075
[55] S. Efthymiou, S. Ramos-Calderer, C. Bravo-Prieto, A. Pérez-Salinas, D. García-Martín, A. Garcia-Saez, J. I. Latorre ja S. Carrazza, Quantum Science and Technology 7, 015018 ( 2021a).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac39f5
[56] S. Efthymiou, S. Carrazza, S. Ramos, bpcarlos, Adrian PerezSalinas, D. García-Martín, Paul, J. Serrano ja atomicprinter, qiboteam/qibo: Qibo 0.1.6-rc1 (2021b).
https:///doi.org/10.5281/zenodo.5088103
[57] M. Abadi, A. Agarwal, P. Barham, E. Brevdo, Z. Chen, C. Citro, G. S. Corrado, A. Davis, J. Dean, M. Devin jt, TensorFlow: laiaulatuslik masinõpe heterogeensete süsteemide kohta (2015), tarkvara on saadaval saidilt tensorflow.org.
https:///www.tensorflow.org/
[58] afrancis heplat, C. Bravo-Prieto, S. Carrazza, M. Cè, J. Baglio ja d-m grabowska, Qti-th/style-qgan: v1.0.0 (2021).
https:///doi.org/10.5281/zenodo.5567077
[59] MD Zeiler, arXiv preprint arXiv:1212.5701 (2012).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1212.5701
arXiv: 1212.5701
[60] M. Ostaszewski, E. Grant ja M. Benedetti, Quantum 5, 391 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-01-28-391
[61] S. Kullback ja R. A. Leibler, The Annals of Mathematical Statistics 22, 79 (1951).
https:///doi.org/10.1214/aoms/1177729694
[62] M. Frid-Adar, E. Klang, M. Amitai, J. Goldberger ja H. Greenspan, 2018. aastal IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018) (2018) lk 289–293.
https:///doi.org/10.1109/ISBI.2018.8363576
[63] F. H. K. dos Santos Tanaka ja C. Aranha, arXiv preprint arXiv:1904.09135 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.09135
arXiv: 1904.09135
[64] J. Alwall, R. Frederix, S. Frixione, V. Hirschi, F. Maltoni, O. Mattelaer, H. S. Shao, T. Stelzer, P. Torrielli ja M. Zaro, Journal of High Energy Physics 07, 079 (2014) ).
https:///doi.org/10.1007/JHEP07(2014)079
[65] R. Frederix, S. Frixione, V. Hirschi, D. Pagani, H. S. Shao ja M. Zaro, Journal of High Energy Physics 07, 185 (2018).
https:///doi.org/10.1007/JHEP07(2018)185
[66] I.-K. Yeo ja R. A. Johnson, Biometrika 87, 954 (2000).
https:///doi.org/10.1093/biomet/87.4.954
[67] F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot ja E. Duchesnay, Journal of Machine Learning Research 12, 2825–2830 (2011).
https:///dl.acm.org/doi/10.5555/1953048.2078195
[68] G. Aleksandrowicz, T. Alexander, P. Barkoutsos, L. Bello, Y. Ben-Haim, D. Bucher, F. J. Cabrera-Hernández, J. Carballo-Franquis, A. Chen, C.-F. Chen et al., Qiskit: An Open-source Framework for Quantum Computing (2019).
https:///doi.org/10.5281/zenodo.2562111
Viidatud
[1] Travis S. Humble, Andrea Delgado, Raphael Pooser, Christopher Seck, Ryan Bennink, Vicente Leyton-Ortega, C.-C. Joseph Wang, Eugene Dumitrescu, Titus Morris, Kathleen Hamilton, Dmitry Lyakh, Prasanna Date, Yan Wang, Nicholas A. Peters, Katherine J. Evans, Marcel Demarteau, Alex McCaskey, Thien Nguyen, Susan Clark, Melissa Reville, Alberto Di Meglio Michele Grossi, Sofia Vallecorsa, Kerstin Borras, Karl Jansen ja Dirk Krücker, „Snowmassi valge raamat: kvantarvutussüsteemid ja tarkvara kõrgenergiafüüsika uurimiseks”, arXiv: 2203.07091.
[2] Andreas Adelmann, Walter Hopkins, Evangelos Kourlitis, Michael Kagan, Gregor Kasieczka, Claudius Krause, David Shih, Vinicius Mikuni, Benjamin Nachman, Kevin Pedro ja Daniel Winklehner, „Uued juhised asendusmudelite ja diferentseeritava programmeerimise jaoks kõrge energiaga füüsika jaoks detektori simulatsioon", arXiv: 2203.08806.
[3] Andrea Delgado, Kathleen E. Hamilton, Prasanna Date, Jean-Roch Vlimant, Duarte Magano, Yasser Omar, Pedrame Bargassa, Anthony Francis, Alessio Gianelle, Lorenzo Sestini, Donatella Lucchesi, Davide Zuliani, Davide Nicotra, Jacco de Vries Dominica Dibenedetto, Miriam Lucio Martinez, Eduardo Rodrigues, Carlos Vazquez Sierra, Sofia Vallecorsa, Jesse Thaler, Carlos Bravo-Prieto, su Yeon Chang, Jeffrey Lazar ja Carlos A. Argüelles, "Quantum Computing for Data Analysis in High-Energy Physics" , arXiv: 2203.08805.
[4] Yuxuan Du, Zhuozhuo Tu, Bujiao Wu, Xiao Yuan ja Dacheng Tao, "Kvantgeneratiivse õppimise jõud", arXiv: 2205.04730.
[5] Stefano Carrazza, Stavros Efthymiou, Marco Lazzarin ja Andrea Pasquale, "Avatud lähtekoodiga modulaarne raamistik kvantarvutite jaoks", arXiv: 2202.07017.
[6] Sandra Nguemto ja Vicente Leyton-Ortega, "Re-QGAN: optimeeritud võistlev kvantahela õppimise raamistik", arXiv: 2208.02165.
[7] Gabriele Agliardi, Michele Grossi, Mathieu Pellen ja Enrico Prati, "Elementaarosakeste protsesside kvantintegratsioon", Physics Letters B 832, 137228 (2022).
[8] Jack Y. Araz ja Michael Spannowsky, "Classical versus Quantum: comparing Tensor Network-based Quantum Circuits on LHC data" arXiv: 2202.10471.
[9] Andrea Delgado ja Kathleen E. Hamilton, "Supervised Quantum Circuit Learning in High Energy Physics" arXiv: 2203.03578.
[10] Sulaiman Alvi, Christian Bauer ja Benjamin Nachman, "Kvantanomaalia tuvastamine põrkeaine füüsika jaoks", arXiv: 2206.08391.
[11] Oriel Kiss, Michele Grossi, Enrique Kajomovitz ja Sofia Vallecorsa, „Tingimuslik sündinud masin Monte Carlo sündmuste põlvkonnale”, arXiv: 2205.07674.
Ülaltoodud tsitaadid on pärit SAO/NASA KUULUTUSED (viimati edukalt värskendatud 2022-08-18 08:19:35). Loend võib olla puudulik, kuna mitte kõik väljaandjad ei esita sobivaid ja täielikke viiteandmeid.
On Crossrefi viidatud teenus teoste viitamise andmeid ei leitud (viimane katse 2022-08-18 08:19:33).
See raamat on avaldatud Quantum all Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsents. Autoriõigus jääb algsetele autoriõiguste valdajatele, näiteks autoritele või nende institutsioonidele.
