論文の概要: Experimental quantum natural gradient optimization in photonics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07371v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 10:41:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 23:14:20.356267
- Title: Experimental quantum natural gradient optimization in photonics
- Title（参考訳）: フォトニクスにおける量子自然勾配の実験的最適化
- Authors: Yizhi Wang, Shichuan Xue, Yaxuan Wang, Jiangfang Ding, Weixu Shi,
Dongyang Wang, Yong Liu, Yingwen Liu, Xiang Fu, Guangyao Huang, Anqi Huang,
Mingtang Deng, and Junjie Wu
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子時代の実用的な量子応用を約束する。
量子自然勾配(QNG)はより高速な収束を実現し、より容易に局所的なミニマを避けることができる。
完全プログラマブルなフォトニックチップを用いて、フォトニックのQNGを初めて実験的に推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.72584828456107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) combining the advantages of
parameterized quantum circuits and classical optimizers, promise practical
quantum applications in the Noisy Intermediate-Scale Quantum era. The
performance of VQAs heavily depends on the optimization method. Compared with
gradient-free and ordinary gradient descent methods, the quantum natural
gradient (QNG), which mirrors the geometric structure of the parameter space,
can achieve faster convergence and avoid local minima more easily, thereby
reducing the cost of circuit executions. We utilized a fully programmable
photonic chip to experimentally estimate the QNG in photonics for the first
time. We obtained the dissociation curve of the He-H$^+$ cation and achieved
chemical accuracy, verifying the outperformance of QNG optimization on a
photonic device. Our work opens up a vista of utilizing QNG in photonics to
implement practical near-term quantum applications.
- Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路と古典オプティマイザの利点を組み合わせた変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子時代の実用的な量子応用を約束する。
VQAの性能は最適化法に大きく依存する。
勾配のない通常の勾配降下法と比較して、パラメータ空間の幾何学的構造を反映する量子自然勾配(QNG)は、より高速な収束を実現し、局所最小化を回避し、回路実行コストを削減できる。
完全プログラム可能なフォトニックチップを用いて,フォトニクスのQNGを初めて実験的に推定した。
he-h$^+$カチオンの解離曲線を求め, フォトニックデバイスにおけるqng最適化のアウトパフォーマンスを検証した。
我々の研究は、QNGをフォトニクスで活用し、実用的な短期量子アプリケーションを実装するという状況を開く。
関連論文リスト
- A Photonic Parameter-shift Rule: Enabling Gradient Computation for Photonic Quantum Computers [0.0]
線形光量子コンピューティングプラットフォーム上に実装された量子計算アルゴリズムにおける勾配計算法を提案する。
提案手法は入力光子数と線形にスケールし,パラメータをシフトした同じパラメータ化フォトニック回路を用いて評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T17:47:38Z) - Quantum Natural Gradient with Geodesic Corrections for Small Shallow Quantum Circuits [0.0]
我々は、高次および測地補正を導入することにより、量子自然勾配(QNG)法を拡張した。
我々のアプローチは、幾何学的手法の利点を生かして、より効率的な量子アルゴリズムの道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T15:54:02Z) - Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm [47.47843839099175]
近年,変分量子回路の最適化のためのQNGアルゴリズムが提案されている。
本研究では、この離散時間解が一般化形式を与えることを示すために、QNG力を持つランゲヴィン方程式を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T15:21:16Z) - Quantum Natural Stochastic Pairwise Coordinate Descent [6.187270874122921]
近年,変分量子アルゴリズム(VQA)による量子機械学習が注目されている。
本稿では,2QNSCD最適化法を提案する。
ゲート複雑性を持つ量子回路をパラメータ化量子回路と単発量子計測の2倍の精度で用いた,新しい計量テンソルの疎い非バイアス推定器を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T18:57:29Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Photonic counterdiabatic quantum optimization algorithm [3.2174634059872154]
連続変数問題に適した量子コンピューティングのためのハイブリッド量子近似最適化アルゴリズムを提案する。
我々は、光量子チップの原理実証実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T13:33:33Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z) - Fundamental limitations on optimization in variational quantum
algorithms [7.165356904023871]
そのような短期量子アプリケーションを確立するための主要なパラダイムは、変分量子アルゴリズム(VQA)である。
このようなランダム回路の幅広いクラスにおいて、コスト関数の変動範囲は、高い確率で量子ビット数で指数関数的に消えることを示す。
この結果は、勾配に基づく最適化と勾配のない最適化の制約を自然に統一し、VQAのトレーニングランドスケープに余分な厳しい制約を明らかにすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T17:14:57Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z) - Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。
どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。
勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)
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。