論文の概要: Stochastic optimization algorithms for quantum applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06044v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 16:17:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 09:21:46.985523
- Title: Stochastic optimization algorithms for quantum applications
- Title（参考訳）: 量子応用のための確率最適化アルゴリズム
- Authors: J. A. Gidi, B. Candia, A. D. Mu\~noz-Moller, A. Rojas, L. Pereira, M.
Mu\~noz, L. Zambrano, and A. Delgado
- Abstract要約: 本稿では、一階法、二階法、量子自然勾配最適化法の使用法を概観し、複素数体で定義される新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法の性能は, 変分量子固有解法, 量子状態の量子制御, および量子状態推定への応用により評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid classical quantum optimization methods have become an important tool
for efficiently solving problems in the current generation of NISQ computers.
These methods use an optimization algorithm that is executed in a classical
computer, which is fed with values of the objective function that are obtained
in a quantum computer. Therefore, a proper choice of optimization algorithm is
essential to achieve good performance. Here, we review the use of first-order,
second-order, and quantum natural gradient stochastic optimization methods,
which are defined in the field of real numbers, and propose new stochastic
algorithms defined in the field of complex numbers. The performance of the
methods is evaluated by means of their application to variational quantum
eigensolver, quantum control of quantum states, and quantum state estimation.
In general, complex number optimization algorithms perform better and
second-order algorithms provide a large improvement over first-order methods in
the case of variational quantum eigensolver.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド古典的量子最適化法は、現在の世代のNISQコンピュータの問題を効率的に解くための重要なツールとなっている。
これらの手法は、古典的なコンピュータで実行される最適化アルゴリズムを用いており、量子コンピュータで得られる目的関数の値が与えられている。
したがって、優れた性能を達成するためには最適化アルゴリズムの適切な選択が不可欠である。
本稿では、実数体で定義される一階法、二階法、量子自然勾配確率最適化法の使用について概説し、複素数体で定義される新しい確率アルゴリズムを提案する。
提案手法の性能は, 変分量子固有解法, 量子状態の量子制御, および量子状態推定への応用により評価される。
一般に、複素数最適化アルゴリズムはより良く、第二次アルゴリズムは変分量子固有解法の場合、一階法よりも大きな改善をもたらす。
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