論文の概要: Escaping barren plateaus in approximate quantum compiling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09191v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 15:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-22 06:58:43.658848
- Title: Escaping barren plateaus in approximate quantum compiling
- Title（参考訳）: 近似量子コンパイルにおけるバレン高原の脱出
- Authors: Niall F. Robertson, Albert Akhriev, Jiri Vala and Sergiy Zhuk
- Abstract要約: 量子コンパイルは、量子アルゴリズムを高レベルの抽象化で、実際のハードウェア上の量子回路として実装する方法を提供する。
量子コンパイルの1つのアプローチは、パラメータ化された回路を設計し、パラメータ化された回路と興味のあるターゲット回路の間の距離を最小化するパラメータを見つけるために最適化の技法を用いることである。
ここでは、古典的な量子コンパイルに応用できるような一連の関連技術を開発し、実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3764085113103222
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum compilation provides a method to translate quantum algorithms at a
high level of abstraction into their implementations as quantum circuits on
real hardware. One approach to quantum compiling is to design a parameterised
circuit and to use techniques from optimisation to find the parameters that
minimise the distance between the parameterised circuit and the target circuit
of interest. While promising, such an approach typically runs into the obstacle
of barren plateaus - i.e. large regions of parameter space in which the
gradient vanishes. A number of recent works focusing on so-called quantum
assisted quantum compiling have developed new techniques to induce gradients in
some particular cases. Here we develop and implement a set of related
techniques such that they can be applied to classically assisted quantum
compiling. We consider both approximate state preparation and approximate
circuit preparation and show that, in both cases, we can significantly improve
convergence with the approach developed in this work.
- Abstract（参考訳）: 量子コンパイルは、量子アルゴリズムを高レベルの抽象化で実際のハードウェア上の量子回路として実装に翻訳する方法を提供する。
量子コンパイルの1つのアプローチは、パラメータ化された回路を設計し、パラメータ化された回路と興味のあるターゲット回路の間の距離を最小化するパラメータを見つけるために最適化の技法を用いることである。
有望ではあるが、そのようなアプローチは一般に不規則な台地の障害物、すなわち勾配が消えるパラメータ空間の広い領域に通じる。
いわゆる量子支援量子コンパイルに焦点を当てた最近の研究は、特定の場合において勾配を誘導する新しい技術を開発した。
ここでは,古典的支援による量子計算に適用可能な関連手法を開発・実装する。
近似状態準備と近似回路準備の両方を検討し,いずれの場合においても本研究で開発された手法による収束性を大幅に向上できることを示す。
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