論文の概要: Avoiding barren plateaus via transferability of smooth solutions in Hamiltonian Variational Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01982v2
• Date: Mon, 2 Jan 2023 11:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:50:41.972917
• Title: Avoiding barren plateaus via transferability of smooth solutions in Hamiltonian Variational Ansatz
• Title（参考訳）: ハミルトン変分アンザッツにおける滑らかな溶液の移動性によるバレン高原の回避
• Authors: Antonio Anna Mele, Glen Bigan Mbeng, Giuseppe Ernesto Santoro, Mario Collura, Pietro Torta
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、現在の量子デバイス上で計算スピードアップを達成するための主要な候補である。 2つの大きなハードルは、低品質な局所最小値の増殖と、コスト関数のランドスケープにおける勾配の指数的な消失である。 ここでは、反復探索方式を用いることで、パラダイム的量子多体モデルの基底状態を効果的に作成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A large ongoing research effort focuses on Variational Quantum Algorithms (VQAs), representing leading candidates to achieve computational speed-ups on current quantum devices. The scalability of VQAs to a large number of qubits, beyond the simulation capabilities of classical computers, is still debated. Two major hurdles are the proliferation of low-quality variational local minima, and the exponential vanishing of gradients in the cost function landscape, a phenomenon referred to as barren plateaus. Here we show that by employing iterative search schemes one can effectively prepare the ground state of paradigmatic quantum many-body models, circumventing also the barren plateau phenomenon. This is accomplished by leveraging the transferability to larger system sizes of iterative solutions, displaying an intrinsic smoothness of the variational parameters, a result that does not extend to other solutions found via random-start local optimization. Our scheme could be directly tested on near-term quantum devices, running a refinement optimization in a favorable local landscape with non-vanishing gradients.
• Abstract（参考訳）: 進行中の大規模な研究は変分量子アルゴリズム(VQA)に焦点を当てており、現在の量子デバイスで計算スピードアップを達成するための主要な候補となっている。 古典コンピュータのシミュレーション能力を超えた多くの量子ビットに対するVQAのスケーラビリティについては議論が続いている。 2つの大きなハードルは、低品質の変分的局所的ミニマの増殖と、不毛高原と呼ばれる現象であるコスト関数ランドスケープにおける勾配の指数関数的消失である。 ここでは、反復探索方式を用いることで、量子多体モデルの基底状態を効果的に作成でき、バレンプラトー現象を回避できることを示す。 これは、反復解のより大きなシステムサイズへの転送可能性を利用して、変動パラメータの固有の滑らかさを表示し、その結果、ランダムスタート局所最適化によって見つかる他の解には拡張されない。 提案手法は,短期的量子デバイス上で直接テストし,所望の勾配を満たさない所望の局所環境下で精細化最適化を行うことができる。

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