論文の概要: The Optimization Landscape of Hybrid Quantum-Classical Algorithms: from Quantum Control to NISQ Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07448v2
• Date: Sat, 9 Apr 2022 08:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 12:25:13.415769
• Title: The Optimization Landscape of Hybrid Quantum-Classical Algorithms: from Quantum Control to NISQ Applications
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典アルゴリズムの最適化ランドスケープ:量子制御からNISQへの応用
• Authors: Xiaozhen Ge, Re-Bing Wu, and Herschel Rabitz
• Abstract要約: 先進的な量子古典最適化アルゴリズムが急速に発展する多くの量子技術における展望を概観する。 ほとんど身体のダイナミクスの最適制御に関する初期の研究では、ランドスケープは量子システムの完全な制御を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20646127669654826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This review investigates the landscapes of prevalent hybrid quantum-classical optimization algorithms in many rapidly developing quantum technologies, where the objective function is either computed by a natural quantum system or a quantum ansatz that is engineered, but the optimizer is classical. In any particular case, the nature of the underlying control landscape is fundamentally important for systematic optimization of the objective. In early studies on the optimal control of few-body dynamics, the optimizer could take full control of the quantum systems to be manipulated whose Hilbert space dimension is relatively small. Stepping into the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, the experimentally growing computational power of the ansatz expressed as quantum hardware may bring quantum advantage over classical computers, but the classical optimizer is often limited by the available control resources. Across these different scales, we will show that the landscape's geometry experiences morphological changes from favorable trap-free landscapes to easily trapping rugged landscapes, and eventually to barren-plateau landscapes on which the optimizer can hardly move. This unified view provides the basis for understanding classes of systems that may be readily controlled out to those with special consideration, including the difficulties and potential advantages of NISQ technologies, as well as seeking possible ways to escape traps or plateaus, in particular circumstances.
• Abstract（参考訳）: 本総説では, 量子技術が急速に発展している多くの分野において, 主目的関数は自然量子系によって計算されるか, あるいは設計される量子アンサッツによって計算されるが, 最適化アルゴリズムは古典的である。 いずれにせよ、コントロールランドスケープの根底にある性質は、目的の体系的な最適化に基本的に重要である。 少数体の力学の最適制御に関する初期の研究では、最適化器はヒルベルト空間次元が比較的小さい量子系の完全な制御を行うことができた。 ノイズの多い中間スケール量子(nisq)時代に入ると、量子ハードウェアとして表現されるアンサッツの計算能力は、古典的コンピュータよりも量子的な優位性をもたらす可能性があるが、古典的最適化器は利用可能な制御資源によって制限されることが多い。 これらの異なるスケールで、地形の幾何は、好適なトラップのない風景から、荒れ果てた風景を容易にトラップし、最終的には最適化者がほとんど動かない不毛の風景へと形態的変化を経験することを示します。 この統合された見解は、NISQ技術の困難さや潜在的な利点など、特に状況においてトラップや台地から逃れることのできる方法を模索するなど、特別に考慮された者に容易に制御できるシステムのクラスを理解するための基盤を提供する。

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