論文の概要: Avoiding barren plateaus in the variational determination of geometric entanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13388v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 08:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 14:59:32.001680
• Title: Avoiding barren plateaus in the variational determination of geometric entanglement
• Title（参考訳）: 幾何学的絡み合いの変動決定におけるバレン高原の回避
• Authors: Leonardo Zambrano, Andr\'es Dami\'an Mu\~noz-Moller, Mario Mu\~noz, Luciano Pereira, Aldo Delgado
• Abstract要約: 本研究では,多数の量子ビットに対するエンタングルメントの幾何的測定の変分決定において,バレンプラトー現象を回避できる手法を提案する。 我々は,局所関数を効率的に推定し,最適化できることを解析的に実証した。 特に、ハードウェアノイズや高次元システムで定義された大域関数によって誘導される不毛の台地から脱出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The barren plateau phenomenon is one of the main obstacles to implementing variational quantum algorithms in the current generation of quantum processors. Here, we introduce a method capable of avoiding the barren plateau phenomenon in the variational determination of the geometric measure of entanglement for a large number of qubits. The method is based on measuring compatible two-qubit local functions whose optimization allows for achieving a well-suited initial condition, from which a global function can be further optimized without encountering a barren plateau. We analytically demonstrate that the local functions can be efficiently estimated and optimized. Numerical simulations up to 18-qubit GHZ and W states demonstrate that the method converges to the exact value. In particular, the method allows for escaping from barren plateaus induced by hardware noise or global functions defined on high-dimensional systems. Numerical simulations with noise are in agreement with experiments carried out on IBM's quantum processors for 7 qubits.
• Abstract（参考訳）: ヴァレンプラトー現象は、現在の世代の量子プロセッサにおいて変分量子アルゴリズムを実装する主な障害の1つである。 本稿では,多数の量子ビットに対するエンタングルメントの幾何学的測定値の変動決定において,バレンプラトー現象を回避する方法を提案する。 本手法は,不規則な台地に遭遇することなく,大域関数をさらに最適化できるような,適合性のある2量子局所関数の最適化を基礎としている。 局所関数を効率的に推定し最適化できることを解析的に実証する。 18-qubit GHZ と W 状態までの数値シミュレーションは、この手法が正確な値に収束することを証明している。 特に、ハードウェアノイズや高次元システムで定義された大域関数によって誘導される不毛の台地から脱出することができる。 ノイズを伴う数値シミュレーションは、IBMの7量子ビットの量子プロセッサで実施された実験と一致している。

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