論文の概要: An Efficient Gradient Sensitive Alternate Framework for VQE with
Variable Ansatz
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03031v2
- Date: Wed, 15 Jun 2022 09:39:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 03:45:16.412050
- Title: An Efficient Gradient Sensitive Alternate Framework for VQE with
Variable Ansatz
- Title（参考訳）: 可変アンサッツを用いたvqe用高効率勾配感度代替フレームワーク
- Authors: Ze-Tong Li, Fan-Xu Meng, Han Zeng, Zai-Chen Zhang, Xu-Tao Yu
- Abstract要約: 本稿では,変分量子固有解器(VQE)の性能を高めるために,可変アンサッツを用いた勾配感度代替フレームワークを提案する。
本研究では,ハードウェア効率のよいアンサッツと比較して,検出した解の誤差を最大87.9%向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.360755226969678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum eigensolver (VQE), aiming at determining the ground state
energy of a quantum system described by a Hamiltonian on noisy intermediate
scale quantum (NISQ) devices, is among the most significant applications of
variational quantum algorithms (VQAs). However, the accuracy and trainability
of the current VQE algorithm are significantly influenced due to the barren
plateau (BP), the non-negligible gate error and limited coherence time in NISQ
devices. To tackle these issues, a gradient-sensitive alternate framework with
variable ansatz is proposed in this paper to enhance the performance of the
VQE. We first propose a theoretical framework for VA-VQE via alternately
solving a multi-objective optimization problem and the original VQE, where the
multi-objective optimization problem is defined with respect to cost function
values and gradient magnitudes. Then, we propose a novel implementation method
based on the double $\epsilon$-greedy strategy with the candidate tree and
modified multi-objective genetic algorithm. As a result, the local optima are
avoided both in ansatz and parameter perspectives, and the stability of output
ansatz is enhanced. The experimental results indicate that our framework shows
considerably improvement of the error of the found solution by up to 87.9%
compared with the hardware-efficient ansatz. Furthermore, compared with the
full-randomized VA-VQE implementation, our framework is able to obtain the
improvement of the error and the stability by up to 36.0% and 58.7%,
respectively, with similar quantum costs.
- Abstract（参考訳）: 雑音中規模量子(nisq)デバイス上でハミルトニアンによって記述された量子システムの基底状態エネルギーを決定することを目的とした変分量子固有ソルバ(vqe)は、変分量子アルゴリズム(vqas)の最も重要な応用の一つである。
しかし,現在のvqeアルゴリズムの精度とトレーサビリティは,バレン高原(bp),非無視ゲート誤差,コヒーレンス時間の制限などにより大きく影響している。
これらの課題に対処するため, 可変アンサッツを用いた勾配感応型代替フレームワークを提案し, VQEの性能向上を図る。
まず,多目的最適化問題とVQEを交互に解くことによってVA-VQEの理論的枠組みを提案する。
そこで我々は,候補木と修正多目的遺伝的アルゴリズムを用いた2倍$\epsilon$-greedy戦略に基づく新しい実装法を提案する。
その結果、局所光学はアンサッツとパラメータの観点の両方において回避され、出力アンサッツの安定性が向上する。
実験結果から,本フレームワークは,ハードウェア効率のよいアンサッツと比較して,最大87.9%の誤差改善を示した。
さらに、完全なVA-VQE実装と比較して、我々のフレームワークは、同様の量子コストで、エラーと安定性を最大36.0%、58.7%向上させることができる。
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