論文の概要: Engineered dissipation to mitigate barren plateaus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15037v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 15:36:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 19:06:02.020421
- Title: Engineered dissipation to mitigate barren plateaus
- Title（参考訳）: バレン高原を緩和する工学的散逸
- Authors: Antonio Sannia, Francesco Tacchino, Ivano Tavernelli, Gian Luca
Giorgi, Roberta Zambrini
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、雑音量子コンピュータにおける最適化問題を解くための強力なアプローチである。
本稿では,各ユニタリ量子回路層にマルコフ損失を適切に組み込むことで,量子モデルのトレーニング性を回復する方法について述べる。
我々は、この提案を合成的および実用的な量子化学の例でベンチマークし、その効果と異なる領域における潜在的影響を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms represent a powerful approach for solving
optimization problems on noisy quantum computers, with a broad spectrum of
potential applications ranging from chemistry to machine learning. However,
their performances in practical implementations crucially depend on the
effectiveness of quantum circuit training, which can be severely limited by
phenomena such as barren plateaus. While, in general, dissipation is
detrimental for quantum algorithms, and noise itself can actually induce barren
plateaus, here we describe how the inclusion of properly engineered Markovian
losses after each unitary quantum circuit layer can restore the trainability of
quantum models. We identify the required form of the dissipation processes and
establish that their optimization is efficient. We benchmark our proposal in
both a synthetic and a practical quantum chemistry example, demonstrating its
effectiveness and potential impact across different domains.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、化学から機械学習まで幅広い応用範囲を持つノイズの多い量子コンピュータの最適化問題を解くための強力なアプローチである。
しかし、実際的な実装におけるそれらの性能は、バレンプラトーのような現象によって著しく制限される量子回路トレーニングの有効性に大きく依存する。
一般に、散逸は量子アルゴリズムにとって有害であり、ノイズ自体が実際にバレンプラトーを誘導することができるが、ここでは、各ユニタリ量子回路層の後、適切に設計されたマルコフの損失が量子モデルのトレーサビリティを回復する方法について述べる。
我々は散逸プロセスに必要な形式を特定し,その最適化が効率的であることを確かめる。
我々はこの提案を合成と実用的な量子化学の例で検証し、その効果と異なる領域にまたがる潜在的な影響を実証する。
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