論文の概要: Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04649v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 17:47:24.976579
• Title: Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路のトレーサビリティの効率的な推定
• Authors: Valentin Heyraud, Zejian Li, Kaelan Donatella, Alexandre Le Boit\'e, and Cristiano Ciuti
• Abstract要約: 変動量子回路のコスト関数とその分散を効率よく計算する方法を見出した。 この方法は、変分量子回路のトレーニング容易性を証明し、バレンプラトー問題を克服できる設計戦略を探索するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.028111013960206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameterized quantum circuits used as variational ans\"atze are emerging as promising tools to tackle complex problems ranging from quantum chemistry to combinatorial optimization. These variational quantum circuits can suffer from the well-known curse of barren plateaus, which is characterized by an exponential vanishing of the cost-function gradient with the system size, making training unfeasible for practical applications. Since a generic quantum circuit cannot be simulated efficiently, the determination of its trainability is an important problem. Here we find an efficient method to compute the gradient of the cost function and its variance for a wide class of variational quantum circuits. Our scheme relies on our proof of an exact mapping from randomly initialized circuits to a set of Clifford circuits that can be efficiently simulated on a classical computer by virtue of the celebrated Gottesmann-Knill theorem. This method is scalable and can be used to certify trainability for variational quantum circuits and explore design strategies that can overcome the barren plateau problem. As illustrative examples, we show results with up to 100 qubits.
• Abstract（参考訳）: 変分 ans\atze として使用されるパラメータ化量子回路は、量子化学から組合せ最適化までの複雑な問題に対処するための有望なツールとして出現している。 これらの変分量子回路は、システムサイズによるコスト関数勾配の指数関数的消滅によって特徴付けられる、不毛高原の有名な呪いに苦しむ可能性がある。 汎用量子回路を効率的にシミュレートできないため、トレーニング可能性の決定は重要な問題である。 本稿では,コスト関数の勾配とその分散を多種多様な変分量子回路で計算する効率的な方法を見出す。 我々のスキームは、ランダムに初期化された回路からクラフォード回路の集合への正確な写像の証明に依存しており、これは有名なゴッテスマン・クニルの定理によって古典的なコンピュータ上で効率的にシミュレートできる。 この方法はスケーラブルであり、変分量子回路のトレーサビリティを証明し、不毛高原問題を克服する設計戦略を探求するために使用できる。 実例として、最大100キュービットの結果を示す。

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