論文の概要: Performance comparison of optimization methods on variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13454v2
• Date: Tue, 14 Dec 2021 12:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 19:51:31.908980
• Title: Performance comparison of optimization methods on variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおける最適化手法の性能比較
• Authors: Xavier Bonet-Monroig, Hao Wang, Diederick Vermetten, Bruno Senjean, Charles Moussa, Thomas B\"ack, Vedran Dunjko, Thomas E. O'Brien
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、学術・工業研究への応用に短期的な量子ハードウェアを使用するための有望な道を提供する。 SLSQP, COBYLA, CMA-ES, SPSAの4つの最適化手法の性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.690135599539986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) offer a promising path towards using near-term quantum hardware for applications in academic and industrial research. These algorithms aim to find approximate solutions to quantum problems by optimizing a parametrized quantum circuit using a classical optimization algorithm. A successful VQA requires fast and reliable classical optimization algorithms. Understanding and optimizing how off-the-shelf optimization methods perform in this context is important for the future of the field. In this work we study the performance of four commonly used gradient-free optimization methods: SLSQP, COBYLA, CMA-ES, and SPSA, at finding ground-state energies of a range of small chemistry and material science problems. We test a telescoping sampling scheme (where the accuracy of the cost-function estimate provided to the optimizer is increased as the optimization converges) on all methods, demonstrating mixed results across our range of optimizers and problems chosen. We further hyperparameter tune two of the four optimizers (CMA-ES and SPSA) across a large range of models, and demonstrate that with appropriate hyperparameter tuning, CMA-ES is competitive with and sometimes outperforms SPSA (which is not observed in the absence of hyperparameter tuning). Finally, we investigate the ability of an optimizer to beat the `sampling noise floor', given by the sampling noise on each cost-function estimate provided to the optimizer. Our results demonstrate the necessity for tailoring and hyperparameter-tuning known optimization techniques for inherently-noisy variational quantum algorithms, and that the variational landscape that one finds in a VQA is highly problem- and system-dependent. This provides guidance for future implementations of these algorithms in experiment.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(vqas)は、短期量子ハードウェアを学術研究や産業研究に応用するための有望な道を提供する。 これらのアルゴリズムは古典的最適化アルゴリズムを用いてパラメトリック化量子回路を最適化することにより量子問題の近似解を求めることを目的としている。 VQAの成功には、高速で信頼性の高い古典最適化アルゴリズムが必要である。 この文脈におけるオフ・ザ・シェルフ最適化手法の理解と最適化は、この分野の将来にとって重要である。 本研究では, SLSQP, COBYLA, CMA-ES, SPSAの4つの最適化手法の性能について検討した。 提案手法では,全手法でテレスコープサンプリング方式(最適化器に提供されるコスト関数推定の精度が向上する)を検証し,最適化器と選択した問題との混合結果を実証する。 さらに4つの最適化器(CMA-ESとSPSA)のうち2つを多種多様なモデルで調整し、CMA-ESが適度なハイパーパラメータチューニングではSPSAと競合し、時には性能が劣ることを示した。 最後に,オプティマイザは,オプティマイザが提供するコスト関数推定値ごとにサンプリングノイズが与える「サンプリングノイズフロア」を打ち負かす能力について検討する。 本研究は,vqaで見られる変分量子アルゴリズムの最適化手法と高パラメータ調整技術の必要性を実証するものであり,vqaで見られる変分地形は問題とシステム依存度が高い。 実験におけるこれらのアルゴリズムの将来の実装に関するガイダンスを提供する。

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