Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation of the Quantum Fisher Information

論文の概要: Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation of the Quantum Fisher Information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09232v2
Date: Wed, 13 Oct 2021 17:55:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-08 01:41:43.830219
Title: Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation of the Quantum Fisher Information
Title（参考訳）: 量子フィッシャー情報の同時摂動確率近似
Authors: Julien Gacon, Christa Zoufal, Giuseppe Carleo, Stefan Woerner
Abstract要約: 量子フィッシャー情報行列(Quantum Fisher Information matrix, QFIM)は、有望なアルゴリズムの中心となる計量である。本稿では,QFIMを一定コストで近似するために,同時近似手法を提案する。結果のアルゴリズムを提示し、ハミルトン基底状態の準備と変分量子ボルツマンマシンの訓練に成功させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Quantum Fisher Information matrix (QFIM) is a central metric in promising algorithms, such as Quantum Natural Gradient Descent and Variational Quantum Imaginary Time Evolution. Computing the full QFIM for a model with $d$ parameters, however, is computationally expensive and generally requires $\mathcal{O}(d^2)$ function evaluations. To remedy these increasing costs in high-dimensional parameter spaces, we propose using simultaneous perturbation stochastic approximation techniques to approximate the QFIM at a constant cost. We present the resulting algorithm and successfully apply it to prepare Hamiltonian ground states and train Variational Quantum Boltzmann Machines.
Abstract（参考訳）: 量子フィッシャー情報行列(Quantum Fisher Information matrix, QFIM)は、QFIM(Quantum Natural Gradient Descent)や変分量子Imaginary Time Evolutionなどの有望なアルゴリズムの中心となる計量である。しかし、$d$パラメータを持つモデルのqfimの計算は計算コストが高く、一般に$\mathcal{o}(d^2)$関数評価を必要とする。高次元パラメータ空間におけるこれらの増大するコストを補うために,QFIMを一定コストで近似するために同時摂動確率近似法を提案する。結果のアルゴリズムを提示し、ハミルトン基底状態の準備と変分量子ボルツマンマシンの訓練に成功させる。

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