論文の概要: Noise-Induced Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14384v6
• Date: Sat, 2 Mar 2024 02:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:27:52.087556
• Title: Noise-Induced Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおけるノイズ誘起バレン高原
• Authors: Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータ上での量子優位性への道のりである。 騒音がトレーニングランドスケープに不規則な台地を生じさせることで、ノイズの多いVQAの深刻な制限を厳格に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3562485774739681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) may be a path to quantum advantage on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers. A natural question is whether noise on NISQ devices places fundamental limitations on VQA performance. We rigorously prove a serious limitation for noisy VQAs, in that the noise causes the training landscape to have a barren plateau (i.e., vanishing gradient). Specifically, for the local Pauli noise considered, we prove that the gradient vanishes exponentially in the number of qubits $n$ if the depth of the ansatz grows linearly with $n$. These noise-induced barren plateaus (NIBPs) are conceptually different from noise-free barren plateaus, which are linked to random parameter initialization. Our result is formulated for a generic ansatz that includes as special cases the Quantum Alternating Operator Ansatz and the Unitary Coupled Cluster Ansatz, among others. For the former, our numerical heuristics demonstrate the NIBP phenomenon for a realistic hardware noise model.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータにおける量子優位性への道のりである。 NISQデバイスのノイズがVQA性能に基本的な制限を与えるかどうかという自然な疑問がある。 ノイズがトレーニングランドスケープに不規則な台地(すなわち消失勾配)を生じさせることで、ノイズの多いVQAに深刻な制限を厳格に証明する。 具体的には、局所的なポーリノイズを考慮すれば、アンサッツの深さが直線的に n$ で大きくなると、勾配が qubits $n$ の数で指数関数的に減少することを示す。 これらのノイズ誘起バレン台地(NIBP)は、ランダムパラメータの初期化に結びついているノイズフリーバレン台地と概念的に異なる。 この結果は、量子交代演算子 ansatz やユニタリ結合クラスタ ansatz などを含む一般的な ansatz に対して定式化されている。 前者にとって、我々の数値ヒューリスティックスは、現実的なハードウェアノイズモデルのためのNIBP現象を実証する。

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