論文の概要: An Empirical Review of Optimization Techniques for Quantum Variational Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01389v2
• Date: Fri, 4 Feb 2022 20:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 12:02:32.264594
• Title: An Empirical Review of Optimization Techniques for Quantum Variational Circuits
• Title（参考訳）: 量子変分回路の最適化手法に関する実証的レビュー
• Authors: Owen Lockwood
• Abstract要約: 量子変分回路(QVC)は、近距離量子ハードウェアと長期量子ハードウェアの両方の最も強力な用途の1つとしてしばしば主張される。 これらの回路を最適化するための標準的なアプローチは、最適化の各ステップで新しいパラメータを計算するために古典的なシステムに依存している。 我々は、様々な最適化タスクにおいて、多くの共通勾配と自由のポテンシャルを実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum Variational Circuits (QVCs) are often claimed as one of the most potent uses of both near term and long term quantum hardware. The standard approaches to optimizing these circuits rely on a classical system to compute the new parameters at every optimization step. However, this process can be extremely challenging both in terms of navigating the exponentially scaling complex Hilbert space, barren plateaus, and the noise present in all foreseeable quantum hardware. Although a variety of optimization algorithms are employed in practice, there is often a lack of theoretical or empirical motivations for this choice. To this end we empirically evaluate the potential of many common gradient and gradient free optimizers on a variety of optimization tasks. These tasks include both classical and quantum data based optimization routines. Our evaluations were conducted in both noise free and noisy simulations. The large number of problems and optimizers yields strong empirical guidance for choosing optimizers for QVCs that is currently lacking.
• Abstract（参考訳）: 量子変分回路(qvcs)は、短期と長期の両方の量子ハードウェアの最も強力な用途の1つとしてしばしば主張される。 これらの回路を最適化するための標準的なアプローチは、最適化ステップごとに新しいパラメータを計算する古典的なシステムに依存している。 しかし、この過程は、指数関数的に拡大する複素ヒルベルト空間、バレン高原、および予測可能な全ての量子ハードウェアに存在する雑音の両方において極めて困難である。 様々な最適化アルゴリズムが実際に用いられているが、理論的あるいは経験的なモチベーションが欠如していることが多い。 この目的のために、様々な最適化タスクにおいて、多くの共通勾配と勾配のないオプティマイザのポテンシャルを実証的に評価する。 これらのタスクには古典的および量子的データに基づく最適化ルーチンが含まれる。 評価は無騒音シミュレーションと無騒音シミュレーションの両方で行った。 多数の問題とオプティマイザは、現在不足しているQVCのオプティマイザを選択するための強力な実証的なガイダンスをもたらす。

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