Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tensor train optimization of parametrized quantum circuits

論文の概要: Tensor train optimization of parametrized quantum circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02024v1
Date: Sat, 3 Jun 2023 06:50:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 20:46:32.222881
Title: Tensor train optimization of parametrized quantum circuits
Title（参考訳）: パラメータ量子回路のテンソルトレイン最適化
Authors: Georgii Paradezhenko, Anastasiia Pervishko, Dmitry Yudin
Abstract要約: ハードウェア効率の低いアンサッツとハミルトン変分アンサッツからなるパラメトリゼーション量子回路を考察する。本稿では, テンソルトレインを用いた最適化の利点について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We examine a particular realization of derivative-free method as implemented on tensor train based optimization to the variational quantum eigensolver. As an example, we consider parametrized quantum circuits composed of a low-depth hardware-efficient ansatz and Hamiltonian variational ansatz for addressing the ground state of the transverse field Ising model. We further make a comparison with gradient-based optimization techniques and discuss on the advantage of using tensor train based optimization, especially in the presence of noise.
Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法に対するテンソルトレイン最適化に実装された微分自由法の実現について検討する。例えば、逆場イジングモデルの基底状態に対処するために、低深さのハードウェア効率アンサッツとハミルトン変分アンサッツからなるパラメトリゼーション量子回路を考える。さらに,勾配に基づく最適化手法との比較を行い,特に騒音の存在下でのテンソルトレインに基づく最適化の利点について考察する。

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