論文の概要: Optimizing Counterdiabaticity by Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02087v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 14:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 10:04:44.007808
• Title: Optimizing Counterdiabaticity by Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路による逆ダイアバティの最適化
• Authors: Dan Sun, Pranav Chandarana, Zi-Hua Xin, and Xi Chen
• Abstract要約: 本稿では,変分量子回路を用いてCD項の最適係数を求める手法を提案する。 古典的な最適化ルーチンにより、この回路のパラメータはCD項に対応する係数を提供するように最適化される。 改良された性能はグリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー州で近辺のアイシングモデルで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4092751295027997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Utilizing counterdiabatic (CD) driving - aiming at suppression of diabatic transition - in digitized adiabatic evolution have garnered immense interest in quantum protocols and algorithms. However, improving the approximate CD terms with a nested commutator ansatz is a challenging task. In this work, we propose a technique of finding optimal coefficients of the CD terms using a variational quantum circuit. By classical optimizations routines, the parameters of this circuit are optimized to provide the coefficients corresponding to the CD terms. Then their improved performance is exemplified in Greenberger-Horne-Zeilinger state preparation on nearest-neighbor Ising model. Finally, we also show the advantage over the usual quantum approximation optimization algorithm, in terms of fidelity with bounded time.
• Abstract（参考訳）: 逆ダイアバティック(cd)駆動 - ダイアバティック遷移の抑制を目指す - をデジタル化した断熱的進化で活用することで、量子プロトコルやアルゴリズムに大きな関心を集めている。 しかし、入れ子型整流器 ansatz による近似cd項の改善は難しい課題である。 本研究では,変分量子回路を用いてCD項の最適係数を求める手法を提案する。 古典的な最適化ルーチンにより、この回路のパラメータはCD項に対応する係数に最適化される。 次に、グリーンバーガー・ホーン・サイーリンガー状態準備において、近距離イジングモデルによる性能改善を例示する。 最後に、有界時間での忠実度の観点から、通常の量子近似最適化アルゴリズムよりも優位性を示す。

関連論文リスト

• Optimization by Decoded Quantum Interferometry [43.55132675053983]
  本稿では,古典的復号化問題に対する古典的最適化問題を減じるための量子アルゴリズムを提案する。 DQIは、既知の量子時間古典アルゴリズムよりも近似比が良いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:47:42Z)
• Quantum Circuit Optimization with AlphaTensor [47.9303833600197]
  我々は,所定の回路を実装するために必要なTゲート数を最小化する手法であるAlphaTensor-Quantumを開発した。 Tカウント最適化の既存の方法とは異なり、AlphaTensor-Quantumは量子計算に関するドメイン固有の知識を取り入れ、ガジェットを活用することができる。 注目すべきは、有限体における乗法であるカラツバの手法に似た効率的なアルゴリズムを発見することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:20:54Z)
• Efficient DCQO Algorithm within the Impulse Regime for Portfolio Optimization [41.94295877935867]
  本稿では,デジタルカウンセバティック量子最適化(DCQO)パラダイムを用いて,ポートフォリオ最適化のための高速なディジタル量子アルゴリズムを提案する。 提案手法は,アルゴリズムの回路深度要件を特に低減し,解の精度を向上し,現在の量子プロセッサに適している。 我々は,IonQトラップイオン量子コンピュータ上で最大20量子ビットを使用するプロトコルの利点を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:53:08Z)
• Bayesian Optimization for QAOA [0.0]
  量子回路を最適化するためのベイズ最適化手法を提案する。 提案手法により,量子回路の呼び出し回数を大幅に削減できることを示す。 提案手法は,ノイズの多い中間規模量子デバイス上でのQAOAのハイブリッド特性を活用するための,有望なフレームワークであることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T13:59:47Z)
• Accelerated Convergence of Contracted Quantum Eigensolvers through a Quasi-Second-Order, Locally Parameterized Optimization [0.0]
  収縮量子固有解法(CQE)は、量子コンピュータ上の多電子シュリンガー方程式の解を求める。 本研究では,古典最適化理論のツールを用いて,CQEとその波動関数アンサッツの収束を加速する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T18:48:04Z)
• Twisted hybrid algorithms for combinatorial optimization [68.8204255655161]
  提案されたハイブリッドアルゴリズムは、コスト関数をハミルトニアン問題にエンコードし、回路の複雑さの低い一連の状態によってエネルギーを最適化する。 レベル$p=2,ldots, 6$の場合、予想される近似比をほぼ維持しながら、レベル$p$を1に減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:47:16Z)
• Digitized-counterdiabatic quantum approximate optimization algorithm [3.0638256603183054]
  そこで本研究では, 短絡を用いて拡張したQAOAのディジタル化バージョンを提案する。 我々は,Isingモデル,古典最適化問題,P-スピンモデルにディジタルカウンセバティックQAOAを適用し,すべての場合において標準QAOAより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T17:57:32Z)
• Behavior of Analog Quantum Algorithms [0.0]
  異なるアナログ量子アルゴリズムは、異なる極限と近似の下で最適なプロトコルをエミュレートできることを示す。 本稿では,他の論文から得られた解析的および数値的知見を用いて,最適なプロトコルをよりよく近似するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T18:00:07Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。