論文の概要: Reducing Barren Plateaus in Quantum Algorithm Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08085v2
• Date: Mon, 30 May 2022 13:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 01:59:03.653509
• Title: Reducing Barren Plateaus in Quantum Algorithm Protocols
• Title（参考訳）: 量子アルゴリズムプロトコルにおけるバレン高原の低減
• Authors: Lukas Broers and Ludwig Mathey
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムのようなアルゴリズムクラスは、パラメータ空間の勾配が消えるため、不規則な高原に苦しむことが示されている。 本稿では,ハミルトニアン系パラメータのトレーニング可能なフーリエ係数に基づく量子アルゴリズムの最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning has emerged as a promising utilization of near-term quantum computation devices. However, algorithmic classes such as variational quantum algorithms have been shown to suffer from barren plateaus due to vanishing gradients in their parameters spaces. We present an approach to quantum algorithm optimization that is based on trainable Fourier coefficients of Hamiltonian system parameters. Our ansatz applies to the extension of discrete quantum variational algorithms to analogue quantum optimal control schemes and is non-local in time. We demonstrate the viability of our ansatz on the objectives of compiling the quantum Fourier transform and preparing ground states of random problem Hamiltonians using quantum natural gradient descent. In comparison to the temporally local discretization ans\"atze in quantum optimal control and parametrized circuits, our ansatz exhibits faster and more consistent convergence without suffering from vanishing gradients. We uniformly sample objective gradients across the parameter space and find that in our ansatz the variance decays at a decreasing rate with the number of qubits, which indicates the absence of barren plateaus. We propose our ansatz as a viable candidate for near-term quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、短期的な量子計算デバイスの有望な利用として登場した。 しかし、変分量子アルゴリズムのようなアルゴリズムクラスは、パラメータ空間における勾配の消失によって不毛高原に苦しむことが示されている。 本稿では,ハミルトニアン系パラメータの学習可能なフーリエ係数に基づく量子アルゴリズム最適化手法を提案する。 我々の ansatz は離散量子変分アルゴリズムの拡張に適用され、量子最適制御スキームに類似し、非局所的である。 我々は、量子フーリエ変換をコンパイルし、量子自然勾配降下を用いたランダム問題ハミルトンの基底状態を作成するという目的に対して、ansatzの有効性を実証する。 量子最適制御とパラメトリゼーション回路における時間的局所離散化 ans\atze と比較して、我々のアンザッツは、消失する勾配に悩まされることなく、より速くより一貫した収束を示す。 パラメータ空間全体にわたる客観的勾配を均一にサンプリングし、アンザッツにおいて、偏差は量子ビット数の減少率で減衰し、バレンプラトーが存在しないことを示す。 我々は、ansatzを近い将来の量子機械学習の候補として提案する。

関連論文リスト

• Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
  本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。 我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
• Randomized semi-quantum matrix processing [0.0]
  汎用行列関数をシミュレートするためのハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。 この方法は、対象関数のチェビシェフ近似上のランダム化に基づいている。 コストのかかるパラメータの2次高速化を含む,平均深度に対する利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T18:00:28Z)
• Hamiltonian variational ansatz without barren plateaus [0.0]
  変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピュータの最も有望な応用の1つである。 その大きな可能性にもかかわらず、数十量子ビットを超える変分量子アルゴリズムの有用性は疑問視されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T19:01:26Z)
• Surviving The Barren Plateau in Variational Quantum Circuits with Bayesian Learning Initialization [0.0]
  変分量子古典ハイブリッドアルゴリズムは、近い将来に量子コンピュータの実用的な問題を解くための有望な戦略と見なされている。 本稿では,ベイズ空間における有望な領域を特定するために勾配を用いた高速・スローアルゴリズムを提案する。 本研究は, 量子化学, 最適化, 量子シミュレーション問題における変分量子アルゴリズムの応用に近づいたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T17:48:57Z)
• Multistate Transition Dynamics by Strong Time-Dependent Perturbation in NISQ era [0.0]
  我々は,McLachlan変分原理をハイブリッド量子古典アルゴリズムに応用した量子計算手法を開発した。 ベンチマークデータと比較すると、遷移確率は1%以上の精度で得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T00:49:15Z)
• Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
  動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。 不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。 この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T17:32:15Z)
• Bosonic field digitization for quantum computers [62.997667081978825]
  我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。 本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T15:30:04Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling quantum circuits [58.720142291102135]
  最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。 我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。 動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T14:55:44Z)
• Measuring Analytic Gradients of General Quantum Evolution with the Stochastic Parameter Shift Rule [0.0]
  本研究では,量子計測から直接最適化される関数の勾配を推定する問題について検討する。 マルチキュービットパラメトリック量子進化の勾配を推定するアルゴリズムを提供する数学的に正確な公式を導出する。 私たちのアルゴリズムは、利用可能な全ての量子ゲートがノイズである場合でも、いくつかの近似で機能し続けています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T18:24:11Z)
• Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
  Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。 観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。