論文の概要: Noisy Tensor Ring approximation for computing gradients of Variational
Quantum Eigensolver for Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03884v1
- Date: Sat, 8 Jul 2023 03:14:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 16:59:45.840990
- Title: Noisy Tensor Ring approximation for computing gradients of Variational
Quantum Eigensolver for Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 組合せ最適化のための変分量子固有解法の計算勾配に対するノイズテンソルリング近似
- Authors: Dheeraj Peddireddy, Utkarsh Priyam, Vaneet Aggarwal
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは最適化の領域で計算上の優位性を提供する可能性を確立している。
これらのアルゴリズムは、スケーラビリティを制限する古典的に難解な勾配に悩まされる。
本研究では,パラメータシフト則を用いた古典的勾配法を提案するが,テンソルリング近似を用いて回路から期待値を計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.12181620473604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational Quantum algorithms, especially Quantum Approximate Optimization
and Variational Quantum Eigensolver (VQE) have established their potential to
provide computational advantage in the realm of combinatorial optimization.
However, these algorithms suffer from classically intractable gradients
limiting the scalability. This work addresses the scalability challenge for VQE
by proposing a classical gradient computation method which utilizes the
parameter shift rule but computes the expected values from the circuits using a
tensor ring approximation. The parametrized gates from the circuit transform
the tensor ring by contracting the matrix along the free edges of the tensor
ring. While the single qubit gates do not alter the ring structure, the state
transformations from the two qubit rotations are evaluated by truncating the
singular values thereby preserving the structure of the tensor ring and
reducing the computational complexity. This variation of the Matrix product
state approximation grows linearly in number of qubits and the number of two
qubit gates as opposed to the exponential growth in the classical simulations,
allowing for a faster evaluation of the gradients on classical simulators.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム、特に量子近似最適化と変分量子固有解法(VQE)は、組合せ最適化の領域で計算上の利点を提供する可能性を確立している。
しかし、これらのアルゴリズムは、スケーラビリティを制限する古典的な難解な勾配に苦しむ。
本研究は,パラメータシフト則を用いた古典的勾配計算法を提案し,テンソルリング近似を用いて回路から期待値を算出することにより,VQEのスケーラビリティ問題に対処する。
回路からのパラメータ付きゲートはテンソル環の自由辺に沿って行列を収縮することでテンソル環を変換する。
単一量子ビットゲートは環構造を変化させないが、2つの量子ビット回転からの状態変換を特異値の切り換えにより評価し、テンソル環の構造を保ち、計算複雑性を低減させる。
この行列積状態近似の変動は、古典的シミュレーションの指数的な成長とは対照的に、キュービット数と2つのキュービットゲート数で線形に増加し、古典的シミュレータの勾配のより高速な評価を可能にする。
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