Fugu-MT 論文翻訳(概要): Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions

論文の概要: Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06679v3
Date: Fri, 2 Dec 2022 18:25:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-13 06:50:02.039781
Title: Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions
Title（参考訳）: 局所的コスト関数をもつスクランブラー学習におけるバレンプラトー
Authors: Roy J. Garcia, Chen Zhao, Kaifeng Bu, Arthur Jaffe
Abstract要約: ヴァレン台地は、最近ランダムなユニタリのグローバルな性質を学ぶ際に存在することが示されている。局所コスト関数がランダムなユニタリ特性の学習において不規則なプラトーに遭遇することを示すノーゴー定理を証明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.316187690050619
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The existence of barren plateaus has recently revealed new training challenges in quantum machine learning (QML). Uncovering the mechanisms behind barren plateaus is essential in understanding the scope of problems that QML can efficiently tackle. Barren plateaus have recently been shown to exist when learning global properties of random unitaries, which is relevant when learning black hole dynamics. Establishing whether local cost functions can circumvent these barren plateaus is pertinent if we hope to apply QML to quantum many-body systems. We prove a no-go theorem showing that local cost functions encounter barren plateaus in learning random unitary properties.
Abstract（参考訳）: barren plateausの存在は、量子機械学習(qml)における新たなトレーニング課題を最近明らかにしている。バレンプラトーの背後にあるメカニズムを明らかにすることは、QMLが効果的に取り組める問題の範囲を理解するのに不可欠である。バレン高原は最近、ブラックホールのダイナミクスを学ぶ際に関係するランダムユニタリのグローバルな性質を学ぶ際に存在することが示されている。量子多体系にQMLを適用したい場合、局所的なコスト関数がこれらの不規則な台地を回避できるかどうかを確立することが重要となる。ランダムユニタリ特性の学習において,局所コスト関数が不毛高原に遭遇することを示す非ゴー定理を証明した。

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