論文の概要: Quantum Hamiltonian Descent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01471v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 18:34:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 13:09:49.285420
- Title: Quantum Hamiltonian Descent
- Title（参考訳）: 量子ハミルトンの降下
- Authors: Jiaqi Leng, Ethan Hickman, Joseph Li, Xiaodi Wu
- Abstract要約: QHD(Quantum Hamiltonian Descent)は、勾配降下アルゴリズムの真に量子的な存在である。
QHDは、デジタルおよびアナログ量子コンピュータの両方でシミュレート可能なハミルトン進化として記述されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.580250279996985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gradient descent is a fundamental algorithm in both theory and practice for
continuous optimization. Identifying its quantum counterpart would be appealing
to both theoretical and practical quantum applications. A conventional approach
to quantum speedups in optimization relies on the quantum acceleration of
intermediate steps of classical algorithms, while keeping the overall
algorithmic trajectory and solution quality unchanged. We propose Quantum
Hamiltonian Descent (QHD), which is derived from the path integral of dynamical
systems referring to the continuous-time limit of classical gradient descent
algorithms, as a truly quantum counterpart of classical gradient methods where
the contribution from classically-prohibited trajectories can significantly
boost QHD's performance for non-convex optimization. Moreover, QHD is described
as a Hamiltonian evolution efficiently simulatable on both digital and analog
quantum computers. By embedding the dynamics of QHD into the evolution of the
so-called Quantum Ising Machine (including D-Wave and others), we empirically
observe that the D-Wave-implemented QHD outperforms a selection of
state-of-the-art gradient-based classical solvers and the standard quantum
adiabatic algorithm, based on the time-to-solution metric, on non-convex
constrained quadratic programming instances up to 75 dimensions. Finally, we
propose a "three-phase picture" to explain the behavior of QHD, especially its
difference from the quantum adiabatic algorithm.
- Abstract（参考訳）: 勾配降下は連続最適化の理論と実践の両方において基本的なアルゴリズムである。
量子対向体を同定することは、理論的および実用的な量子アプリケーションの両方にアピールするだろう。
最適化における量子スピードアップの従来のアプローチは、アルゴリズム全体の軌道と解の質を保ちながら、古典的アルゴリズムの中間ステップの量子加速度に依存する。
本稿では、古典勾配勾配アルゴリズムの連続時間制限に言及した力学系の経路積分から導かれる量子ハミルトニアン Descent (QHD) を、古典的に禁止された軌道からの寄与が非凸最適化におけるQHDの性能を大幅に向上させる古典勾配法の真に量子的手法として提案する。
さらに、qhdはデジタル量子コンピュータとアナログ量子コンピュータの両方で効率的にシミュラブルなハミルトン進化として記述される。
いわゆる量子イジングマシン(D-Waveなどを含む)の進化にQHDのダイナミクスを組み込むことにより、D-Waveで実装されたQHDは、最先端の勾配に基づく古典的解法と標準量子アディバティックアルゴリズムの選択を最大75次元の非凸制約2次プログラミングインスタンスで上回っていることを実証的に観察する。
最後に,qhdの挙動,特に量子断熱アルゴリズムとの違いを説明するための「三相図」を提案する。
関連論文リスト
- An Efficient Classical Algorithm for Simulating Short Time 2D Quantum Dynamics [2.891413712995642]
本稿では,2次元量子システムにおける短時間のダイナミクスをシミュレーションする,効率的な古典的アルゴリズムを提案する。
この結果から, 短時間2次元量子力学の複雑さに固有の単純さが明らかとなった。
この研究は、古典計算と量子計算の境界についての理解を深める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-06T09:59:12Z) - Bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization [39.58317527488534]
我々はこのプロトコルをバイアス場デジタルダイアバティック量子最適化(BF-DCQO)と呼ぶ。
私たちの純粋に量子的なアプローチは、古典的な変分量子アルゴリズムへの依存を排除します。
基底状態の成功確率のスケーリング改善を実現し、最大2桁まで増大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:11:42Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - Effectiveness of quantum annealing for continuous-variable optimization [0.0]
粗いエネルギー景観を持つ一次元連続変数関数に適用した量子アニールの性能を検証した。
量子アニールのハードウェア実現は、古典的アルゴリズムよりもはるかに優れている可能性があると結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T07:59:19Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。
有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。
本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - Identification of topological phases using classically-optimized
variational quantum eigensolver [0.6181093777643575]
変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータにおけるハイブリッド量子古典アルゴリズムの候補として期待されている。
本稿では,従来のコンピュータ上で最適化プロセス全体を効率的に行う古典最適化VQE(co-VQE)を提案する。
共同VQEでは、パラメータが最適化された後のみ、量子コンピュータを用いて非局所的な量を測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T02:26:58Z) - Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization [4.336065967298193]
本稿では,一般Isingスピングラスモデルに対して,デジタルダイアバティック量子最適化(DCQO)を提案する。
これは、非確率的カウンターダイアバティック項の追加によって触媒されるアディバティック量子アルゴリズムのデジタル化によって達成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T18:21:54Z) - 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) - Optimal training of variational quantum algorithms without barren
plateaus [0.0]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータの効率的な利用を約束する。
量子状態学習のためのVQAを最適に訓練する方法を示す。
量子機械学習におけるガウスカーネルの応用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T17:54:59Z)
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。