PennyLane : キー概念 : 量子ノード

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PennyLane キー概念 : 量子ノード (翻訳)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 10/14/2019

* 本ページは、PennyLane : Key Concepts の次のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
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キー概念 : 量子ノード

古典的 (情報) と量子情報

情報の古典的と量子形式の間を識別することは重要です。私達の目的のためには、古典的情報 として慣習的なディジタルコンピュータ内にストアされた数字の値 (例えば、実数あるいは複素数の浮動小数点バイナリ表現) を考えます。多くの一般的な関数 — 可算、減算、乗算、sin, cos, exp, etc. — は総て古典的コンピュータ上で効率的に評価できます、e.g., Python で NumPy ライブラリを使用して。これらの関数は浮動小数点数を浮動小数点数にマップします。換言すれば、それらは古典的な情報を処理する関数です。

他方、量子情報 は量子 Hilbert 空間の複素数値ベクトルの状態を参照します。量子コンピュータのゲートは量子状態を量子状態に変換します、i.e., それらは量子情報を処理します。


古典的情報は慣習的なディジタルコンピュータ上にストアされるバイナリ数値の状態を参照します。
量子情報は量子 Hilvert 空間内の複素数値ベクトルの状態を参照します。

Note
量子情報処理は古典的コンピュータ上でシミュレートできますが、一般にこれは効率的には成されません。

 

古典的と量子世界を接続する

古典的情報を量子システムにロードするために多くのスキームがありますが、これらはしばしば非常に複雑となる可能性があります。古典的と量子世界を接続するために、Pennylane は 2 つの straightforward な方法を使用します :

  1. ゲート・パラメータ
    量子回路で使用されるゲートはしばしばそれらに関連付けられた古典的パラメータを持ちます。この古典的情報は量子状態がどのように変換されるかを決定します — e.g., どの角度で量子状態を回転するべきか。このように、ゲート引数は、古典的情報を量子情報に変換して、古典的データを量子状態に押しこむための方法を提供します [1]。

  2. 量子回路の測定
    測定は量子情報 (量子系の状態) を古典的情報 (測定値) に変換します。測定は十分な数の測定が取られた後に限りパターンが明確になり、しばしば結果の確率分布を持ちます。

    PennyLane では、量子デバイスから古典的情報を得るための基本的なメカニズムとして測定結果の期待値 (i.e., 平均) で作業します [2]。

 

量子ノード抽象

量子ノードは量子関数 $f(x;\boldsymbol{\theta})$ の計算カプセル化で、これは異なる計算デバイスのための異なる解像度を持ちます。

  • 量子計算デバイスについては、量子ノードは変分回路でそのゲートは $x$ と $\boldsymbol{\theta}$ によりパラメータ化されてそしてその測定結果は期待値を生成するために平均されます。
  • 古典的計算デバイスについては、量子ノードは呼び出し可能な関数です、引数 $(x,\boldsymbol{\theta})$ を取り値 $f(x;\boldsymbol{\theta})$ を返します。古典的デバイスは “zoom in” そして量子回路の任意の中間状態を見ることはできません。


量子ノードは計算デバイスに依拠して異なって見えます。古典的デバイスは単に呼び出し可能関数として見ます、これは古典的情報を変換します。量子デバイスは量子ゲートと測定を伴う、より高い解像度バージョンを見ます。

Note
$f(x; \boldsymbol{\theta})$ については、$x$ は関数の入力として考えられて $\boldsymbol{\theta}$ は $f$ の正確な形式を決めるパラメータです。

量子ノードを評価するためのあるメカニズム (i.e. 量子計算デバイス or シミュレータ) を提供する限りは、古典的計算デバイスは古典的データを操作する任意の他の呼び出し可能な関数のようにそれを扱うことができます。このようにして量子ノードを複雑なマルチステージの ハイブリッド量子古典的計算 を構築するために古典的変換と接続できます。

See also
量子ノードの PennyLane の実装: pennylane.decorator

 
脚注

  1. このストラテジーは量子埋め込みや量子 Hilbert 空間の古典的情報の量子特徴マップとして考えることができます [schuld2018quantum]。
  2. この平均化はまた量子関数が適切に well-defined であることを確実にするためにも重要です、何故ならば同じ回路の個々の測定は同じ値を与えないかもしれないからです。
 

以上