論文の概要: Information flow in parameterized quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05149v1
- Date: Mon, 11 Jul 2022 19:30:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-05 12:14:56.778674
- Title: Information flow in parameterized quantum circuits
- Title(参考訳): パラメータ化量子回路における情報の流れ
- Authors: Abhinav Anand, Lasse Bj{\o}rn Kristensen, Felix Frohnert, Sukin Sim
and Al\'an Aspuru-Guzik
- Abstract要約: 量子システムにおける情報フローを定量化する新しい方法を提案する。
ゲートノード間の相互情報を用いた距離測定法を提案する。
そこで,距離測定に基づく経路を用いた変分アルゴリズムの最適化手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4893345190925177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we introduce a new way to quantify information flow in quantum
systems, especially for parameterized quantum circuits. We use a graph
representation of the circuits and propose a new distance metric using the
mutual information between gate nodes. We then present an optimization
procedure for variational algorithms using paths based on the distance measure.
We explore the features of the algorithm by means of the variational quantum
eigensolver, in which we compute the ground state energies of the Heisenberg
model. In addition, we employ the method to solve a binary classification
problem using variational quantum classification. From numerical simulations,
we show that our method can be successfully used for optimizing the
parameterized quantum circuits primarily used in near-term algorithms. We
further note that information-flow based paths can be used to improve
convergence of existing stochastic gradient based methods.
- Abstract(参考訳): 本研究では,量子システム,特にパラメータ化量子回路における情報フローを定量化する新しい手法を提案する。
回路のグラフ表現を用い、ゲートノード間の相互情報を用いた新しい距離メートル法を提案する。
次に,距離測度に基づく経路を用いた変分アルゴリズムの最適化手順を提案する。
本稿では,変分量子固有解法を用いて,ハイゼンベルクモデルの基底状態エネルギーを計算するアルゴリズムの特徴について検討する。
さらに, 変分量子分類を用いた二元分類問題を解く手法を提案する。
数値シミュレーションから,本手法は近距離アルゴリズムで主に使用されるパラメータ化量子回路の最適化に有効であることを示す。
さらに,既存の確率的勾配に基づく手法の収束性を改善するために,情報フローに基づく経路を用いることもできる。
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