Fugu-MT 論文翻訳(概要): Operator Sampling for Shot-frugal Optimization in Variational Algorithms

論文の概要: Operator Sampling for Shot-frugal Optimization in Variational Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06252v1
Date: Tue, 14 Apr 2020 01:00:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 08:58:49.164487
Title: Operator Sampling for Shot-frugal Optimization in Variational Algorithms
Title（参考訳）: 変分アルゴリズムにおけるショットフルーガル最適化のための演算子サンプリング
Authors: Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D. Somma, Patrick J. Coles
Abstract要約: 本稿では,H = sum_i c_i h_i$ からランダムサンプリング演算子 $h_i$ を用いて測定回数(ショット)を減らす方法を提案する。我々は、量子ハードウェアノイズを伴わずに、分子H$、LiH、BeH$の基底状態を見つけるために、これや他のサンプリングを実装し、ほとんどの場合、ロザリンは他のサンプリングよりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.860968116787044
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum chemistry is a near-term application for quantum computers. This application may be facilitated by variational quantum-classical algorithms (VQCAs), although a concern for VQCAs is the large number of measurements needed for convergence, especially for chemical accuracy. Here we introduce a strategy for reducing the number of measurements (i.e., shots) by randomly sampling operators $h_i$ from the overall Hamiltonian $H = \sum_i c_i h_i$. In particular, we employ weighted sampling, which is important when the $c_i$'s are highly non-uniform, as is typical in chemistry. We integrate this strategy with an adaptive optimizer developed recently by our group to construct an improved optimizer called Rosalin (Random Operator Sampling for Adaptive Learning with Individual Number of shots). Rosalin implements stochastic gradient descent while adapting the shot noise for each partial derivative and randomly assigning the shots amongst the $h_i$ according to a weighted distribution. We implement this and other optimizers to find the ground states of molecules H$_2$, LiH, and BeH$_2$, without and with quantum hardware noise, and Rosalin outperforms other optimizers in most cases.
Abstract（参考訳）: 量子化学は、量子コンピュータの短期的応用である。この応用は変分量子古典アルゴリズム(VQCA)によって促進されるが、VQCAに対する懸念は、特に化学的精度において収束に必要な多くの測定値である。ここでは、ハミルトニアン $H = \sum_i c_i h_i$ からランダムサンプリング演算子 $h_i$ を用いて、測定回数(ショット)を減らす戦略を導入する。特に重み付きサンプリングは、化学の典型的なように、$c_i$'sが非常に一様でない場合に重要である。この戦略を,我々のグループが開発した適応オプティマイザと統合し,ロザリン (Random Operator Sampling for Adaptive Learning with Individual Numbers) と呼ばれる改良されたオプティマイザを構築する。ロザリンは、偏微分ごとにショットノイズを適応させ、重み付き分布に応じて$h_i$にランダムにショットを割り当てながら確率勾配降下を行う。量子ハードウェアノイズのない分子h$_2$, lih, beh$_2$の基底状態を見つけるために、これと他の最適化器を実装し、ロザリンはほとんどの場合、他の最適化器よりも優れています。

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