論文の概要: Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03004v2
• Date: Thu, 15 Apr 2021 03:03:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 06:06:29.403002
• Title: Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices
• Title（参考訳）: ノイズのある中間量子デバイスのための古典的最適化
• Authors: Wim Lavrijsen, Ana Tudor, Juliane M\"uller, Costin Iancu, Wibe de Jong
• Abstract要約: 本稿では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上でのチューニングについて述べる。 VQEのケーススタディにおいて、異なる最小値の効率と有効性について分析した。 これまでのほとんどの結果は量子VQE回路のチューニングに集中しているが、量子ノイズの存在下では、古典的な最小化ステップを慎重に選択して正しい結果を得る必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.43494686131174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a collection of optimizers tuned for usage on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Optimizers have a range of applications in quantum computing, including the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Approximate Optimization (QAOA) algorithms. They are also used for calibration tasks, hyperparameter tuning, in machine learning, etc. We analyze the efficiency and effectiveness of different optimizers in a VQE case study. VQE is a hybrid algorithm, with a classical minimizer step driving the next evaluation on the quantum processor. While most results to date concentrated on tuning the quantum VQE circuit, we show that, in the presence of quantum noise, the classical minimizer step needs to be carefully chosen to obtain correct results. We explore state-of-the-art gradient-free optimizers capable of handling noisy, black-box, cost functions and stress-test them using a quantum circuit simulation environment with noise injection capabilities on individual gates. Our results indicate that specifically tuned optimizers are crucial to obtaining valid science results on NISQ hardware, and will likely remain necessary even for future fault tolerant circuits.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスでの使用のために調整された最適化器のコレクションを示す。 最適化器は、変分量子固有解法(VQE)や量子近似最適化(QAOA)アルゴリズムなど、量子コンピューティングに幅広い応用がある。 校正タスクやハイパーパラメータチューニング,マシンラーニングなどにも使用されている。 異なるオプティマイザの効率と有効性をvqeケーススタディで分析する。 VQEは、量子プロセッサの次の評価を駆動する古典的な最小化ステップを備えたハイブリッドアルゴリズムである。 これまでの結果は量子vqe回路のチューニングに集中していたが、量子ノイズの存在下では、古典的な最小化ステップを慎重に選択して正しい結果を得る必要がある。 ノイズ,ブラックボックス,コスト関数を扱える最先端の勾配のない最適化器について,各ゲートにノイズ注入機能を備えた量子回路シミュレーション環境を用いて検討する。 この結果から,NISQハードウェア上での有効な科学結果を得るためには,特別調整オプティマイザが不可欠であることが示唆された。

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