論文の概要: DISQ: Dynamic Iteration Skipping for Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06634v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 19:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 16:13:48.980239
• Title: DISQ: Dynamic Iteration Skipping for Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: DISQ: 変分量子アルゴリズムのための動的反復スキーピング
• Authors: Junyao Zhang, Hanrui Wang, Gokul Subramanian Ravi, Frederic T. Chong, Song Han, Frank Mueller, Yiran Chen
• Abstract要約: 本稿では,VQAトレーニングのための安定した景観の構築と,ノイズドリフト問題への取り組みについて提案する。 DisQは参照回路を備えた「ドリフト検出器」を採用し、ノイズドリフトエラーによって深刻な影響を受けるイテレーションを特定し、スキップする。 DisQの利点は1.1-1.9倍であり、平均ノイズ検出速度は2.07倍に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.24439882855223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes DISQ to craft a stable landscape for VQA training and tackle the noise drift challenge. DISQ adopts a "drift detector" with a reference circuit to identify and skip iterations that are severely affected by noise drift errors. Specifically, the circuits from the previous training iteration are re-executed as a reference circuit in the current iteration to estimate noise drift impacts. The iteration is deemed compromised by noise drift errors and thus skipped if noise drift flips the direction of the ideal optimization gradient. To enhance noise drift detection reliability, we further propose to leverage multiple reference circuits from previous iterations to provide a well founded judge of current noise drift. Nevertheless, multiple reference circuits also introduce considerable execution overhead. To mitigate extra overhead, we propose Pauli-term subsetting (prime and minor subsets) to execute only observable circuits with large coefficient magnitudes (prime subset) during drift detection. Only this minor subset is executed when the current iteration is drift-free. Evaluations across various applications and QPUs demonstrate that DISQ can mitigate a significant portion of the noise drift impact on VQAs and achieve 1.51-2.24x fidelity improvement over the traditional baseline. DISQ's benefit is 1.1-1.9x over the best alternative approach while boosting average noise detection speed by 2.07x
• Abstract（参考訳）: 本稿では,VQA訓練のための安定景観の構築とノイズドリフト問題への取り組みについて提案する。 DISQは参照回路を備えた「ドリフト検出器」を採用し、ノイズドリフトエラーによって深刻な影響を受けるイテレーションを特定し、スキップする。 具体的には、前回のトレーニングイテレーションからの回路を、現在のイテレーションにおける基準回路として再実行し、ノイズドリフトの影響を推定する。 この反復はノイズドリフトエラーによって侵害され、ノイズドリフトが理想的な最適化勾配の方向をひっくり返すとスキップされる。 ノイズドリフト検出の信頼性を高めるため,従来からの複数の参照回路を活用し,現在のノイズドリフトを適切に判断する手法を提案する。 それでも、複数の参照回路はかなりの実行オーバーヘッドをもたらす。 余分なオーバーヘッドを軽減するため、ドリフト検出時に大きな係数大(プライムサブセット)の観測可能な回路のみを実行するために、Pauli-term subsetting(プライムおよびマイナーサブセット)を提案する。 現在のイテレーションがドリフトフリーである場合、この小さなサブセットのみが実行される。 様々な応用およびQPUの評価により、DECはVQAに対するノイズドリフトの影響のかなりの部分を緩和し、従来のベースラインよりも1.51-2.24倍の忠実性向上を達成できることが示されている。 DISQの利点は1.1-1.9倍であり、平均ノイズ検出速度は2.07倍に向上する。

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