論文の概要: Noise can be helpful for variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06723v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 04:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 17:37:02.180196
• Title: Noise can be helpful for variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 雑音は変分量子アルゴリズムに有用である
• Authors: Junyu Liu, Frederik Wilde, Antonio Anna Mele, Liang Jiang, Jens Eisert
• Abstract要約: サドル点は一階勾配勾配アルゴリズムにとって重要な課題である。 本研究では,サドル点問題を変分アルゴリズムで自然に回避できることを示す。 変動アルゴリズムの自然性は、厳密なサドル点を避けるのに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.8226732803857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Saddle points constitute a crucial challenge for first-order gradient descent algorithms. In notions of classical machine learning, they are avoided for example by means of stochastic gradient descent methods. In this work, we provide evidence that the saddle points problem can be naturally avoided in variational quantum algorithms by exploiting the presence of stochasticity. We prove convergence guarantees of the approach and its practical functioning at hand of examples. We argue that the natural stochasticity of variational algorithms can be beneficial for avoiding strict saddle points, i.e., those saddle points with at least one negative Hessian eigenvalue. This insight that some noise levels could help in this perspective is expected to add a new perspective to notions of near-term variational quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: サドルポイントは一階勾配降下アルゴリズムにとって重要な課題である。 古典的な機械学習の概念では、例えば確率勾配降下法によってこれらは避けられる。 本研究では,確率性の存在を利用して,変動量子アルゴリズムにおいてサドル点問題を自然に回避できることを示す。 提案手法の収束保証と実例による実用的機能を証明する。 変分アルゴリズムの自然な確率性は、厳密な鞍点、すなわち少なくとも一つの負のヘッセン固有値を持つ鞍点を避けるのに有用であると主張する。 この観点でいくつかのノイズレベルが役立つというこの洞察は、短期変動量子アルゴリズムの概念に新たな視点を加えることが期待されている。

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