論文の概要: Mitigating Noise-Induced Gradient Vanishing in Variational Quantum Algorithm Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13209v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 18:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 04:11:58.284202
• Title: Mitigating Noise-Induced Gradient Vanishing in Variational Quantum Algorithm Training
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズム学習における雑音誘起勾配の除去
• Authors: Anbang Wu, Gushu Li, Yufei Ding, Yuan Xie
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、雑音量子コンピュータにおける量子コンピューティングの利点を実証することが期待されている。 このような変分量子アルゴリズムの訓練は、アルゴリズムのサイズが大きくなるにつれて勾配が消えることに悩まされる。 雑音による勾配の消失を緩和する新しい学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.343891429004639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms are expected to demonstrate the advantage of quantum computing on near-term noisy quantum computers. However, training such variational quantum algorithms suffers from gradient vanishing as the size of the algorithm increases. Previous work cannot handle the gradient vanishing induced by the inevitable noise effects on realistic quantum hardware. In this paper, we propose a novel training scheme to mitigate such noise-induced gradient vanishing. We first introduce a new cost function of which the gradients are significantly augmented by employing traceless observables in truncated subspace. We then prove that the same minimum can be reached by optimizing the original cost function with the gradients from the new cost function. Experiments show that our new training scheme is highly effective for major variational quantum algorithms of various tasks.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、短期雑音量子コンピュータにおける量子コンピューティングの利点を実証することが期待される。 しかし、そのような変分量子アルゴリズムの訓練は、アルゴリズムのサイズが大きくなるにつれて勾配が消える。 従来の作業では、現実的な量子ハードウェアにおける避けられないノイズ効果によって引き起こされる勾配の消失には対処できない。 本稿では,このような騒音による勾配の解消を緩和する新しい学習手法を提案する。 まず,縮小部分空間にトレースレスオブザーバブルを用いることにより,勾配が著しく向上する新しいコスト関数を導入する。 次に、新しいコスト関数からの勾配で原コスト関数を最適化することにより、同じ最小値に到達できることを証明する。 実験により,本手法は各種タスクの変動量子アルゴリズムに極めて有効であることが示された。

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