論文の概要: Implicit differentiation of variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13765v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 19:00:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 22:40:43.906266
- Title: Implicit differentiation of variational quantum algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムの暗黙的微分
- Authors: Shahnawaz Ahmed, Nathan Killoran, Juan Felipe Carrasquilla \'Alvarez
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムを用いて暗黙の微分を計算に活用する方法を示す。
凝縮物質物理学、量子機械学習、量子情報における応用を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290096
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several quantities important in condensed matter physics, quantum
information, and quantum chemistry, as well as quantities required in
meta-optimization of machine learning algorithms, can be expressed as gradients
of implicitly defined functions of the parameters characterizing the system.
Here, we show how to leverage implicit differentiation for gradient computation
through variational quantum algorithms and explore applications in condensed
matter physics, quantum machine learning, and quantum information. A function
defined implicitly as the solution of a quantum algorithm, e.g., a
variationally obtained ground- or steady-state, can be automatically
differentiated using implicit differentiation while being agnostic to how the
solution is computed. We apply this notion to the evaluation of physical
quantities in condensed matter physics such as generalized susceptibilities
studied through a variational quantum algorithm. Moreover, we develop two
additional applications of implicit differentiation -- hyperparameter
optimization in a quantum machine learning algorithm, and the variational
construction of entangled quantum states based on a gradient-based maximization
of a geometric measure of entanglement. Our work ties together several types of
gradient calculations that can be computed using variational quantum circuits
in a general way without relying on tedious analytic derivations, or
approximate finite-difference methods.
- Abstract（参考訳）: 凝縮物質物理学、量子情報、量子化学において重要な数量、および機械学習アルゴリズムのメタ最適化に必要な数量は、系を特徴づけるパラメータの暗黙的に定義された関数の勾配として表現することができる。
本稿では,変分量子アルゴリズムによる勾配計算における暗黙的微分の活用法を示し,凝縮物質物理学,量子機械学習,量子情報への応用について検討する。
量子アルゴリズムの解として暗黙的に定義される関数、例えば変分的に得られる基底あるいは定常状態は、解の計算方法によらず、暗黙的な微分を用いて自動的に微分することができる。
この概念を、変分量子アルゴリズムによって研究された一般感受性などの凝縮物物理学における物理量の評価に適用する。
さらに,量子機械学習アルゴリズムにおけるハイパーパラメータ最適化と,幾何学的エンタングルメント尺度の勾配に基づく最大化に基づく量子状態の変動構成という,暗黙的微分の2つの応用を開発した。
本研究は,複雑な解析的導出や近似有限差分法を使わずに,変分量子回路を用いて一般に計算できる数種類の勾配計算を結びつけたものである。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z) - Variational quantum algorithms for scanning the complex spectrum of
non-Hermitian systems [0.0]
量子コンピュータ上で非エルミートハミルトニアンを解くための変分法を提案する。
エネルギーはコスト関数のパラメータとして設定され、全スペクトルを得るために調整することができる。
我々の研究は、近時雑音量子コンピュータ上で変動量子アルゴリズムを用いて非エルミート量子多体系を解くための道筋を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T12:50:22Z) - Investigation of Perturbation Theory with Variational Quantum Algorithm [0.0]
変分量子アルゴリズムは、量子コンピューティングを実装する最も有望なシステムの一つである。
本稿では、摂動理論をこれらのアルゴリズムを用いて検討し、変動量子アルゴリズムを用いて摂動理論の量子力学をシミュレートする可能性を期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-30T07:30:05Z) - Near-term quantum algorithm for computing molecular and materials
properties based on recursive variational series methods [44.99833362998488]
本稿では,分子の特性を短期量子デバイスを用いて推定する量子アルゴリズムを提案する。
エネルギー領域における一粒子グリーン関数と時間領域における自己相関関数を計算し,本手法を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T16:33:23Z) - Adiabatic quantum computing with parameterized quantum circuits [0.0]
本稿では,近距離デバイスに実装可能なアディベート量子コンピューティングの離散バージョンを提案する。
提案アルゴリズムと変分量子固有解器を2つの古典最適化問題で比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T09:31:57Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:33:10Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z) - Adaptive variational quantum eigensolvers for highly excited states [4.038971004196936]
量子多体系の高励起状態は、量子力学と熱化の研究の中心的な対象である。
本稿では,多体ハミルトンの任意の固有状態に対する変分アンサッツを自己生成する適応的変分アルゴリズム VQE-X を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-26T15:03:51Z) - Measuring Analytic Gradients of General Quantum Evolution with the
Stochastic Parameter Shift Rule [0.0]
本研究では,量子計測から直接最適化される関数の勾配を推定する問題について検討する。
マルチキュービットパラメトリック量子進化の勾配を推定するアルゴリズムを提供する数学的に正確な公式を導出する。
私たちのアルゴリズムは、利用可能な全ての量子ゲートがノイズである場合でも、いくつかの近似で機能し続けています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T18:24:11Z)
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。