論文の概要: Characterization of overparametrization in the simulation of realistic quantum systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05500v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 17:08:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 07:04:39.781099
- Title: Characterization of overparametrization in the simulation of realistic quantum systems
- Title（参考訳）: 現実的な量子系のシミュレーションにおける過度パラメトリゼーションのキャラクタリゼーション
- Authors: Matthew Duschenes, Juan Carrasquilla, 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,演算子間のパラメータの有界化や共有など,実験的な制約が存在する場合の過パラメータ化現象のロバスト性や,実験的な設定に固有のノイズの存在について検討する。
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するが、量子ノイズまたは古典ノイズの蓄積により、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。
この臨界深度はノイズのスケールで対数的であり、最適忠実度は最初は深さで指数関数的に増加し、その後、深さで多項式的に減少し、ノイズで減少する。
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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