Variational Quantum and Quantum-Inspired Clustering

要約

ここでは、変分量子回路に基づいてデータをクラスタリングするための量子アルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムにより、データを多くのクラスターに分類することができ、数量子ビットのノイジー中間スケール量子 (NISQ) デバイスに簡単に実装できます。
このアルゴリズムのアイデアは、クラスタリング問題を最適化に落とし込み、非直交量子ビット状態と組み合わせた変分量子固有ソルバー (VQE) を介してそれを解決することに依存しています。
実際には、この方法は通常の計算基礎の代わりにターゲットのヒルベルト空間の最大直交状態を使用し、量子ビットが少ない場合でも多数のクラスターを考慮できるようにします。
実際のデータセットを使用した数値シミュレーションでアルゴリズムのベンチマークを行い、単一量子ビットでも優れたパフォーマンスを示しました。
さらに、アルゴリズムのテンソル ネットワーク シミュレーションは、現在の古典的なハードウェアで実行できる量子にヒントを得たクラスタリング アルゴリズムを構築によって実装します。

要約(オリジナル)

Here we present a quantum algorithm for clustering data based on a variational quantum circuit. The algorithm allows to classify data into many clusters, and can easily be implemented in few-qubit Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. The idea of the algorithm relies on reducing the clustering problem to an optimization, and then solving it via a Variational Quantum Eigensolver (VQE) combined with non-orthogonal qubit states. In practice, the method uses maximally-orthogonal states of the target Hilbert space instead of the usual computational basis, allowing for a large number of clusters to be considered even with few qubits. We benchmark the algorithm with numerical simulations using real datasets, showing excellent performance even with one single qubit. Moreover, a tensor network simulation of the algorithm implements, by construction, a quantum-inspired clustering algorithm that can run on current classical hardware.

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