Fugu-MT 論文翻訳(概要): Denoising Gradient Descent in Variational Quantum Algorithms

論文の概要: Denoising Gradient Descent in Variational Quantum Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03826v1
Date: Wed, 6 Mar 2024 16:15:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 14:20:44.663982
Title: Denoising Gradient Descent in Variational Quantum Algorithms
Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおける勾配の退化
Authors: Lars Simon, Holger Eble, Hagen-Henrik Kowalski, Manuel Radons
Abstract要約: 本稿では,変分量子アルゴリズムの勾配降下に対する雑音の悪影響を緩和するアルゴリズムを提案する。ランダム化パラメタライズド量子回路におけるアルゴリズムの利点を実証的に示す。
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: In this article we introduce an algorithm for mitigating the adverse effects of noise on gradient descent in variational quantum algorithms. This is accomplished by computing a {\emph{regularized}} local classical approximation to the objective function at every gradient descent step. The computational overhead of our algorithm is entirely classical, i.e., the number of circuit evaluations is exactly the same as when carrying out gradient descent using the parameter-shift rules. We empirically demonstrate the advantages offered by our algorithm on randomized parametrized quantum circuits.
Abstract（参考訳）: 本稿では,変動量子アルゴリズムの勾配降下に対する雑音の悪影響を緩和するアルゴリズムを提案する。これは、すべての勾配降下ステップにおける目的関数に対する局所古典的近似を計算することによって達成される。アルゴリズムの計算オーバーヘッドは古典的であり、回路評価の回数はパラメータシフト規則を用いて勾配降下を行う場合と全く同じである。ランダム化パラメタライズド量子回路におけるアルゴリズムの利点を実証的に示す。

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