論文の概要: Maximising Quantum-Computing Expressive Power through Randomised Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01947v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 15:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:50:50.267421
• Title: Maximising Quantum-Computing Expressive Power through Randomised Circuits
• Title（参考訳）: ランダム回路による量子計算圧縮電力の最大化
• Authors: Yingli Yang, Zongkang Zhang, Anbang Wang, Xiaosi Xu, Xiaoting Wang, Ying Li
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は量子優位を得るための有望な道として登場した。 本稿では、ランダム化量子回路を用いて変動波動関数を生成するVQAの新しい手法を数値的に示す。 このランダム回路アプローチは、変動波動関数の表現力と時間コストの間のトレードオフを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604271571912073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the noisy intermediate-scale quantum era, variational quantum algorithms (VQAs) have emerged as a promising avenue to obtain quantum advantage. However, the success of VQAs depends on the expressive power of parameterised quantum circuits, which is constrained by the limited gate number and the presence of barren plateaus. In this work, we propose and numerically demonstrate a novel approach for VQAs, utilizing randomised quantum circuits to generate the variational wavefunction. We parameterize the distribution function of these random circuits using artificial neural networks and optimize it to find the solution. This random-circuit approach presents a trade-off between the expressive power of the variational wavefunction and time cost, in terms of the sampling cost of quantum circuits. Given a fixed gate number, we can systematically increase the expressive power by extending the quantum-computing time. With a sufficiently large permissible time cost, the variational wavefunction can approximate any quantum state with arbitrary accuracy. Furthermore, we establish explicit relationships between expressive power, time cost, and gate number for variational quantum eigensolvers. These results highlight the promising potential of the random-circuit approach in achieving a high expressive power in quantum computing.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子時代において、変分量子アルゴリズム(VQA)は量子優位を得るための有望な道として登場した。 しかしながら、vqasの成功は、制限ゲート数とバレン高原の存在によって制約されるパラメータ化された量子回路の表現力に依存する。 本研究では,可変波動関数を生成するためにランダム化量子回路を用いた新しいvqa手法を提案し,数値的に示す。 これらのランダム回路の分布関数をニューラルネットワークを用いてパラメータ化し,解を求めるために最適化する。 このランダム回路アプローチは、量子回路のサンプリングコストの観点から、変動波動関数の表現力と時間コストの間のトレードオフを示す。 固定ゲート数が与えられると、量子計算時間を延ばすことで、体系的に表現力を高めることができる。 十分に大きな許容時間コストで、変動波動関数は任意の精度で任意の量子状態を近似することができる。 さらに, 変動量子固有解器の表現力, 時間コスト, ゲート数との明確な関係を確立する。 これらの結果は、量子コンピューティングにおいて高い表現力を達成するためのランダム回路アプローチの有望な可能性を強調している。

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