[A-1] 回路とシステム

[A-1-4] 途中測定と量子ビットの再利用を用いた量子分類器の構成

^○佐藤優大, 河原尊之 (東京理科大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：量子コンピューティング、量子回路学習、動的回路、NISQ

量子回路学習（QCL）はNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）を用いて機械学習を行うアルゴリズムである。QCLには過学習を防ぐという利点があると考えられているが、層を増やしていくと回路の実行時間が長くなり、緩和によるエラーが発生しやすくなるという課題がある。そこで本研究では、途中測定と量子ビットの再利用を用いることで、層を増やしても緩和によるエラーの発生確率が大きくならないQCLの回路構造を提案する。実際に提案手法を用いてQCLのシミュレーションを行った結果、従来の手法よりも緩和によるエラーの影響を受けにくいという結果が得られた。