論文の概要: Parallel variational quantum algorithms with gradient-informed restart to speed up optimisation in the presence of barren plateaus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18090v3
• Date: Sun, 15 Dec 2024 21:42:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:26.754858
• Title: Parallel variational quantum algorithms with gradient-informed restart to speed up optimisation in the presence of barren plateaus
• Title（参考訳）: 勾配インフォームドリスタートを用いた並列変動量子アルゴリズムによるバレン高原の最適化の高速化
• Authors: Daniel Mastropietro, Georgios Korpas, Vyacheslav Kungurtsev, Jakub Marecek,
• Abstract要約: フレミング・ヴィオットの伝統では、平行探索は粒子と呼ばれる。 提案手法では,勾配が小さすぎる領域やうるさい領域に遭遇した場合,フレミング・ヴィオット粒子による探索は停止され,不毛の台地が示唆される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.828214059607782
• License:
• Abstract: Inspired by the Fleming-Viot stochastic process, we propose a parallel implementation of variational quantum algorithms with the aim of reducing the time spent by the algorithm in barren plateaus, where optimization direction is unclear. In the Fleming-Viot tradition, parallel searches are called particles. In the proposed approach, the search by a Fleming-Viot particle is stopped when it encounters a region where the gradient is too small or noisy, suggesting a barren plateau area. The stopped particle continues the search after being regenerated at another location of the parameter space, potentially taking the exploration away from barren plateaus. We first analyze the behavior of the Fleming-Viot particles from a theoretical standpoint. We show that, when simulated annealing optimizers are used as particles, the Fleming-Viot system is expected to find the global optimum faster than a single simulated annealing optimizer, with a relative efficiency that increases proportionally to the percentage of barren plateaus in the domain. This result is corroborated by numerical experiments carried out on synthetic problems as well as on instances of the Max-Cut problem, which show that our method performs better than plain simulated annealing when large barren plateaus are present in the domain.
• Abstract（参考訳）: Fleming-Viot 確率過程に着想を得て,最適化方向が不明な不毛高原において,アルゴリズムが使用する時間を削減することを目的とした変分量子アルゴリズムの並列実装を提案する。 フレミング・ヴィオットの伝統では、平行探索は粒子と呼ばれる。 提案手法では,勾配が小さすぎる領域やうるさい領域に遭遇した場合,フレミング・ヴィオット粒子による探索は停止され,不毛の台地が示唆される。 停止した粒子は、パラメータ空間の別の場所で再生された後に探索を続け、不毛の台地から探索を遠ざける可能性がある。 まず理論的な観点からフレミング・ヴィオット粒子の挙動を解析する。 シミュレーションアニーリングオプティマイザを粒子として使用する場合,Fleming-Viot系は単一シミュレートアニーリングオプティマイザよりも大域的最適化が速く,ドメイン内のバレン高原の割合に比例して高い相対効率が期待できる。 この結果は, 合成問題やMax-Cut問題に対する数値実験によって裏付けられ, 領域内に大きなバレンプラトーが存在する場合, 模擬アニーリングよりも優れた結果が得られた。

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