論文の概要: Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13673v2
- Date: Thu, 24 Aug 2023 11:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 18:51:48.665442
- Title: Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage
- Title（参考訳）: 量子回路とテンソルネットワークの相乗効果--実用的な量子優位への競争の短縮
- Authors: Manuel S. Rudolph, Jacob Miller, Danial Motlagh, Jing Chen, Atithi
Acharya, Alejandro Perdomo-Ortiz
- Abstract要約: 本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.3054117987806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While recent breakthroughs have proven the ability of noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) devices to achieve quantum advantage in
classically-intractable sampling tasks, the use of these devices for solving
more practically relevant computational problems remains a challenge. Proposals
for attaining practical quantum advantage typically involve parametrized
quantum circuits (PQCs), whose parameters can be optimized to find solutions to
diverse problems throughout quantum simulation and machine learning. However,
training PQCs for real-world problems remains a significant practical
challenge, largely due to the phenomenon of barren plateaus in the optimization
landscapes of randomly-initialized quantum circuits. In this work, we introduce
a scalable procedure for harnessing classical computing resources to provide
pre-optimized initializations for PQCs, which we show significantly improves
the trainability and performance of PQCs on a variety of problems. Given a
specific optimization task, this method first utilizes tensor network (TN)
simulations to identify a promising quantum state, which is then converted into
gate parameters of a PQC by means of a high-performance decomposition
procedure. We show that this learned initialization avoids barren plateaus, and
effectively translates increases in classical resources to enhanced performance
and speed in training quantum circuits. By demonstrating a means of boosting
limited quantum resources using classical computers, our approach illustrates
the promise of this synergy between quantum and quantum-inspired models in
quantum computing, and opens up new avenues to harness the power of modern
quantum hardware for realizing practical quantum advantage.
- Abstract（参考訳）: 近年のブレークスルーにより、ノイズの多い中間スケール量子(nisq)デバイスが、古典的に難解なサンプリングタスクで量子優位を達成することが証明されているが、より実効的な計算問題を解決するためにこれらのデバイスを使用することは依然として課題である。
実用的な量子優位性を実現するための提案は、一般的にパラメタライズド量子回路(PQC)であり、量子シミュレーションや機械学習を通じて様々な問題の解を見つけるためにパラメータを最適化することができる。
しかし、実世界の問題に対するPQCのトレーニングは、主にランダムに初期化された量子回路の最適化環境におけるバレンプラトー現象のために、重要な実践的課題である。
本稿では,PQCの事前最適化初期化を実現するために,古典計算資源を活用するスケーラブルな手法を提案する。
特定の最適化タスクが与えられた場合、この手法はまずテンソルネットワーク(TN)シミュレーションを用いて有望な量子状態を特定し、次に高性能な分解手順を用いてPQCのゲートパラメータに変換する。
この学習された初期化は不毛高原を避け、古典的資源の増加を量子回路のトレーニングにおける性能と速度の向上に効果的に翻訳する。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する方法を示すことにより、量子コンピューティングにおける量子モデルと量子モデルとの相乗効果を実証し、実用的な量子優位性を実現するために現代の量子ハードウェアの力を活用するための新しい道を開く。
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