論文の概要: Single-component gradient rules for variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01388v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 18:00:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-05 07:03:38.187680
- Title: Single-component gradient rules for variational quantum algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムの単一成分勾配規則
- Authors: Thomas Hubregtsen, Frederik Wilde, Shozab Qasim, Jens Eisert
- Abstract要約: そのようなアルゴリズムの一般的なボトルネックは、変動パラメータの最適化によって構成される。
一般的な最適化手法のセットは、回路評価によって得られる勾配の推定に有効である。
この研究は、量子ゲートのパラメータを個別に変化する勾配規則の族を包括的に描いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3047205680129093
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many near-term quantum computing algorithms are conceived as variational
quantum algorithms, in which parameterized quantum circuits are optimized in a
hybrid quantum-classical setup. Examples are variational quantum eigensolvers,
quantum approximate optimization algorithms as well as various algorithms in
the context of quantum-assisted machine learning. A common bottleneck of any
such algorithm is constituted by the optimization of the variational
parameters. A popular set of optimization methods work on the estimate of the
gradient, obtained by means of circuit evaluations. We will refer to the way in
which one can combine these circuit evaluations as gradient rules. This work
provides a comprehensive picture of the family of gradient rules that vary
parameters of quantum gates individually. The most prominent known members of
this family are the parameter shift rule and the finite differences method. To
unite this family, we propose a generalized parameter shift rule that expresses
all members of the aforementioned family as special cases, and discuss how all
of these can be seen as providing access to a linear combination of exact
first- and second-order derivatives. We further prove that a parameter shift
rule with one non-shifted evaluation and only one shifted circuit evaluation
can not exist does not exist, and introduce a novel perspective for approaching
new gradient rules.
- Abstract（参考訳）: 多くの短期量子コンピューティングアルゴリズムは変分量子アルゴリズムとして考え出され、パラメータ化量子回路はハイブリッド量子古典的な構成で最適化される。
例えば、変分量子固有解法、量子近似最適化アルゴリズム、および量子支援機械学習の文脈における様々なアルゴリズムである。
このようなアルゴリズムの一般的なボトルネックは、変動パラメータの最適化によって構成される。
一般的な最適化手法のセットは、回路評価によって得られる勾配の推定に有効である。
我々は、これらの回路評価を勾配規則として組み合わせる方法を参照する。
この研究は、量子ゲートのパラメータを個別に変化する勾配規則の族を包括的に描いている。
このファミリーの最も有名なメンバーはパラメータシフト則と有限差分法である。
このファミリーを統一するために,上記のファミリーのすべてのメンバを特別なケースとして表現する一般化されたパラメータシフトルールを提案し,これらすべてがどのようにして完全一階と二階の導関数の線形結合へのアクセスを提供するかについて議論する。
さらに, 1 つの非シフト評価と 1 つのシフト回路評価が存在しないパラメータシフト規則が存在しないことを証明し,新しい勾配規則への新たな展望を提案する。
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