論文の概要: Analyzing variational quantum landscapes with information content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16893v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 17:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 13:36:20.559296
• Title: Analyzing variational quantum landscapes with information content
• Title（参考訳）: 情報量による変動量子ランドスケープの解析
• Authors: Adri\'an P\'erez-Salinas, Hao Wang, Xavier Bonet-Monroig
• Abstract要約: 量子回路のパラメータは,その課題を解決するのに有用な情報を含む景観を誘導することを示す。 我々の研究は、短期量子コンピュータを用いて、データ駆動方式で変分量子アルゴリズムの限界を調査する新しい方法を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9430294028981763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The parameters of the quantum circuit in a variational quantum algorithm induce a landscape that contains useful information to solve the task. In this work we investigate such landscape through the lens of information content which measures the variability between points in the parameter space. Our major contribution connects the information content to the average norm of the gradient, where we provide robust analytical bounds on its estimators. This result holds for any (classical or quantum) variational landscape. We validate this by numerically studying the scaling of the gradient in an instance of the barren plateau problem. With our analytical understanding we are able to the scaling pre-factors in the gradient of this problem. Our work opens a new way to investigate the limits of variational quantum algorithms in a data-driven fashion with near-term quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおける量子回路のパラメータは、タスクを解くのに有用な情報を含む風景を誘導する。 本研究では,パラメータ空間内の点間の変動を計測する情報コンテンツレンズを用いて,そのような景観を考察する。 我々の主要な貢献は、情報内容と勾配の平均的なノルムを結びつけ、その推定器に堅牢な解析的境界を提供する。 この結果は、いかなる(古典的または量子的な)変動風景にも当てはまる。 本研究では,バレン高原問題の場合の勾配のスケーリングを数値解析して検証する。 分析的な理解により、この問題の勾配における事前因子のスケーリングが可能になる。 我々の研究は、短期量子コンピュータを用いて、データ駆動型で変動量子アルゴリズムの限界を研究する新しい方法を開く。

関連論文リスト

• Fast Quantum Process Tomography via Riemannian Gradient Descent [3.1406146587437904]
  制約付き最適化は、量子物理学と量子情報科学の分野において重要な役割を果たす。 量子プロセストモグラフィー(quantum process tomography)は、特定の測定データに基づいて基礎となる量子プロセスを取得することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T16:28:14Z)
• Variational preparation of entangled states on quantum computers [0.0]
  量子コンピュータ上での絡み合った量子状態を作成するための変分法を提案する。 性能向上のために,様々な勾配に基づく最適化手法を用いる。 量子状態生成の効率を最大化するための変分アルゴリズムの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T06:29:24Z)
• The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for Deep Quantum Machine Learning [52.77024349608834]
  古典的なディープニューラルネットワークの量子アナログを構築することは、量子コンピューティングにおける根本的な課題である。 鍵となる問題は、古典的なディープラーニングの本質的な非線形性にどのように対処するかである。 我々は、深層機械学習のこれらの側面を複製できる量子機械学習の定式化であるQuantum Path Kernelを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T16:06:24Z)
• Implicit differentiation of variational quantum algorithms [0.8594140167290096]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T19:00:19Z)
• End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
  問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。 アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z)
• Analytical techniques in single and multi-parameter quantum estimation theory: a focused review [0.0]
  このレビューでは、量子フィッシャー情報および量子フィッシャー情報行列の分析計算技術について述べる。 多くの自由量子系に適用された古典から量子推定理論への数学的遷移を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T17:29:45Z)
• 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)
• Variational Quantum Classifiers Through the Lens of the Hessian [0.0]
  量子コンピューティングでは、変分量子アルゴリズム(VQA)は最適な組み合わせを見つけるのに適している。 勾配勾配勾配最適化アルゴリズムによるVQAの訓練は、よい収束性を示した。 古典的なディープラーニングと同様に、変分量子回路は勾配問題に悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T06:57:34Z)
• Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.754953879193]
  機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。 これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。 その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T00:41:43Z)
• Where Should We Begin? A Low-Level Exploration of Weight Initialization Impact on Quantized Behaviour of Deep Neural Networks [93.4221402881609]
  異なる重みの初期化が重みの最終的な分布と異なるCNNアーキテクチャの活性化に与える影響について、詳細なアブレーション研究を行う。 我々の知る限りでは、ウェイトの初期化とその量子化行動に対する影響について、そのような低レベルで詳細な定量分析を行うのは、私たちは初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T06:54:28Z)
• In and out of equilibrium quantum metrology with mean-field quantum criticality [68.8204255655161]
  本稿では,集団遷移現象が量子力学プロトコルに与える影響について考察する。 単一球面量子スピン(SQS)は平均場レベルでの分析的な洞察を可能にするステレオタイプ玩具モデルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T19:20:42Z)

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。