[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-71] 量子回路ボルンマシンによるサンプリングを活用した確率的シミュレーションの可能性

〇刑部 好弘¹、豊泉 喜一郎¹、淺原 彰規¹、森長 大貴¹、八幡 晃一郎¹ (1.株式会社日立製作所)

キーワード：量子機械学習、量子回路学習、サロゲートモデル、確率的サンプリング

本研究では、複雑な確率変動要素を含むシミュレーションに対応するサロゲートモデルの構築を目的として、量子回路ボルンマシン（QCBM：Quantum Circuit Born Machine）の適用可能性を議論する。QCBMが混合正規分布のような複雑な確率分布を、量子回路の確率振幅を通じて学習できることは広く知られている。しかし、学習済みのQCBMをサンプリング手法として確率的にふるまう物理シミュレーション等に応用する研究は十分に進んでいない。そこで本稿では、QCBMのサンプリング精度と速度に着目し、棄却サンプリングとの比較を通じてその可用性を検討した。