مقاله ارزیابی تأثیر نویز در شبکه های عصبی کوانتومی: یک تجزیه و تحلیل آزمایشی

چکیده

In the race towards quantum computing, the potential benefits of quantum neural networks (QNNs) have become increasingly apparent. However, Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) processors are prone to errors, which poses a significant challenge for the execution of complex algorithms or quantum machine learning. To ensure the quality and security of QNNs, it is crucial to explore the impact of noise on their performance. This paper provides a comprehensive analysis of the impact of noise on QNNs, examining the Mottonen state preparation algorithm under various noise models and studying the degradation of quantum states as they pass through multiple layers of QNNs. Additionally, the paper evaluates the effect of noise on the performance of pre-trained QNNs and highlights the challenges posed by noise models in quantum computing. The findings of this study have significant implications for the development of quantum software, emphasizing the importance of prioritizing stability and noise-correction measures when developing QNNs to ensure reliable and trustworthy results. This paper contributes to the growing body of literature on quantum computing and quantum machine learning, providing new insights into the impact of noise on QNNs and paving the way towards the development of more robust and efficient quantum algorithms.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در مسابقه به سمت محاسبات کوانتومی ، مزایای بالقوه شبکه های عصبی کوانتومی (QNN) به طور فزاینده ای آشکار شده است.با این حال ، پردازنده های کوانتومی در مقیاس متوسط (NISQ) در معرض خطاها قرار دارند که این یک چالش مهم برای اجرای الگوریتم های پیچیده یا یادگیری ماشین کوانتومی است.برای اطمینان از کیفیت و امنیت QNN ها ، کشف تأثیر سر و صدا بر عملکرد آنها بسیار مهم است.در این مقاله یک تجزیه و تحلیل جامع از تأثیر نویز در QNN ها ، بررسی الگوریتم آماده سازی حالت متونن تحت مدلهای مختلف نویز و مطالعه تخریب حالتهای کوانتومی ارائه شده است.علاوه بر این ، مقاله تأثیر نویز را بر عملکرد QNN های از قبل آموزش دیده ارزیابی می کند و چالش های ناشی از مدل های نویز در محاسبات کوانتومی را برجسته می کند.یافته های این مطالعه پیامدهای قابل توجهی برای توسعه نرم افزار کوانتومی دارد ، با تأکید بر اهمیت اولویت بندی پایداری و اقدامات اصلاح نویز هنگام توسعه QNN ها برای اطمینان از نتایج قابل اعتماد و قابل اعتماد.این مقاله به رشد بدنه ادبیات در مورد محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی کمک می کند و بینش جدیدی در مورد تأثیر سر و صدا بر روی QNN ها ارائه می دهد و راه را برای پیشرفت الگوریتم های کوانتومی قوی تر و کارآمد تر هموار می کند.