論文の概要: SantaQlaus: A resource-efficient method to leverage quantum shot-noise
for optimization of variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15791v1
- Date: Mon, 25 Dec 2023 18:58:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 16:32:23.449055
- Title: SantaQlaus: A resource-efficient method to leverage quantum shot-noise
for optimization of variational quantum algorithms
- Title（参考訳）: SantaQlaus: 変分量子アルゴリズムの最適化に量子ショットノイズを利用するリソース効率のよい方法
- Authors: Kosuke Ito and Keisuke Fujii
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)に適した資源効率最適化アルゴリズムであるSantaQlausを紹介する。
サンタクロースは, 地域最適度の低さに収束するリスクを軽減するために, 既存のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
これは、量子変分モデルの効率的で堅牢なトレーニングの道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0634978400374293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce SantaQlaus, a resource-efficient optimization algorithm tailored
for variational quantum algorithms (VQAs), including applications in the
variational quantum eigensolver (VQE) and quantum machine learning (QML).
Classical optimization strategies for VQAs are often hindered by the complex
landscapes of local minima and saddle points. Although some existing
quantum-aware optimizers adaptively adjust the number of measurement shots,
their primary focus is on maximizing gain per iteration rather than
strategically utilizing quantum shot-noise (QSN) to address these challenges.
Inspired by the classical Stochastic AnNealing Thermostats with Adaptive
momentum (Santa) algorithm, SantaQlaus explicitly leverages inherent QSN for
optimization. The algorithm dynamically adjusts the number of quantum
measurement shots in an annealing framework: fewer shots are allocated during
the early, high-temperature stages for efficient resource utilization and
landscape exploration, while more shots are employed later for enhanced
precision. Numerical simulations on VQE and QML demonstrate that SantaQlaus
outperforms existing optimizers, particularly in mitigating the risks of
converging to poor local optima, all while maintaining shot efficiency. This
paves the way for efficient and robust training of quantum variational models.
- Abstract（参考訳）: 変動量子固有解法(VQE)と量子機械学習(QML)を応用した,変動量子アルゴリズム(VQA)に適した資源効率最適化アルゴリズムであるSantaQlausを紹介する。
VQAの古典的な最適化戦略は、しばしば局所的なミニマ点とサドル点の複雑な景観によって妨げられる。
既存のquantum-awareオプティマイザの中には,計測ショット数を適応的に調整するものもあるが,これらの課題に対処するためにqsn(quantum shot-noise)を戦略的に活用するよりも,イテレーション毎のゲインを最大化することを重視するものが多い。
古典的確率的アンネリングサーモスタットと適応運動量(Santa)アルゴリズムにインスパイアされたサンタクロースは、固有のQSNを最適化に用いている。
このアルゴリズムはアニーリングフレームワークにおける量子計測ショットの数を動的に調整する: 資源利用とランドスケープ探査を効率的に行うため、早期、高温の段階ではショット数が少ないが、精度を高めるために後にショット数を増やす。
VQE と QML の数値シミュレーションにより、サンタクロースは既存のオプティマイザよりも優れており、特に、ショット効率を維持しながら、局所最適度が低いことのリスクを軽減している。
これは量子変分モデルの効率的で堅牢なトレーニングの道を開く。
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