論文の概要: Characterization of Overparameterization in Simulation of Realistic
Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05500v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 19:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-13 02:21:55.501269
- Title: Characterization of Overparameterization in Simulation of Realistic
Quantum Systems
- Title（参考訳）: 実数量子系のシミュレーションにおける過度パラメータ化のキャラクタリゼーション
- Authors: Matthew Duschenes, Juan Carrasquilla, and Raymond Laflamme
- Abstract要約: 量子コンピューティングデバイスは、量子状態を作成し、他の量子システムをシミュレートするために、実験パラメータを例外的に制御する必要がある。
このような最適制御パラメータを見つけるために使用される古典的な最適化手順は、様々な学習様式を示すために理想化された設定で示されてきた。
この結果から,パラメーターアゼは環境からエントロピー効果を緩和し,その応用と短期量子デバイスにおける実験的実現の機会を提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing devices require exceptional control of their experimental
parameters to prepare quantum states and simulate other quantum systems.
Classical optimization procedures used to find such optimal control parameters,
have further been shown in idealized settings to exhibit different regimes of
learning. Of interest in this work is the overparameterization regime, where
for systems with a sufficient number of parameters, global optima for prepared
state and compiled unitary fidelities may potentially be reached exponentially
quickly. Here, we study the robustness of overparameterization phenomena in the
presence of experimental constraints on the controls, such as bounding or
sharing parameters across operators, as well as in the presence of noise
inherent to experimental setups. We observe that overparameterization phenomena
are resilient in these realistic settings at short times, however fidelities
decay to zero past a critical simulation duration due to accumulation of either
quantum or classical noise. This critical depth is found to be logarithmic in
the scale of noise, and optimal fidelities initially increase exponentially
with depth, before decreasing polynomially with depth, and with noise. Our
results demonstrate that parameterized ansatze can mitigate entropic effects
from their environment, offering tantalizing opportunities for their
application and experimental realization in near term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングデバイスは、量子状態の準備と他の量子システムをシミュレートするために、実験パラメータの特別な制御を必要とする。
このような最適制御パラメータを見つけるために使用される古典的な最適化手順は、様々な学習様式を示すために理想化された設定でさらに示されている。
十分な数のパラメータを持つシステムでは、準備された状態に対するグローバルな最適化とコンパイルされたユニタリ忠実度が指数関数的に速く到達する可能性がある。
本稿では,演算子間のバウンディングや共有パラメータなどの制御に対する実験的な制約の存在と,実験環境に固有のノイズの存在において,過パラメータ化現象のロバスト性について検討する。
過度パラメータ化現象は、これらの現実的な環境では短時間で回復可能であるが、量子ノイズまたは古典ノイズの蓄積による臨界シミュレーション期間を過ぎて、忠実度はゼロに低下する。
この臨界深さはノイズスケールにおいて対数的であり、最適なフィダリティは最初は深さで指数関数的に増大し、その後深さとノイズで多項式的に減少する。
この結果から, パラメータ化アンサツェは環境からエントロピー効果を緩和し, 近い将来の量子デバイスでの実験的な実現を可能にした。
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