論文の概要: Noise-induced shallow circuits and absence of barren plateaus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13927v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 17:00:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-11 14:27:44.013402
- Title: Noise-induced shallow circuits and absence of barren plateaus
- Title（参考訳）: 騒音誘起浅部回路とバレン高原の欠如
- Authors: Antonio Anna Mele, Armando Angrisani, Soumik Ghosh, Sumeet Khatri, Jens Eisert, Daniel Stilck França, Yihui Quek,
- Abstract要約: 雑音がほとんどの量子回路を効果的に対数深度に切り離すことを示す。
次に,非単位雑音下での量子回路は,局所可観測物からなるコスト関数に対するバレンプラトーの欠如を証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5295633594332334
- License:
- Abstract: Motivated by realistic hardware considerations of the pre-fault-tolerant era, we comprehensively study the impact of uncorrected noise on quantum circuits. We first show that any noise `truncates' most quantum circuits to effectively logarithmic depth, in the task of estimating observable expectation values. We then prove that quantum circuits under any non-unital noise exhibit lack of barren plateaus for cost functions composed of local observables. But, by leveraging the effective shallowness, we also design an efficient classical algorithm to estimate observable expectation values within any constant additive accuracy, with high probability over the choice of the circuit, in any circuit architecture. The runtime of the algorithm is independent of circuit depth, and for any inverse-polynomial target accuracy, it operates in polynomial time in the number of qubits for one-dimensional architectures and quasi-polynomial time for higher-dimensional ones. Taken together, our results showcase that, unless we carefully engineer the circuits to take advantage of the noise, it is unlikely that noisy quantum circuits are preferable over shallow quantum circuits for algorithms that output observable expectation value estimates, like many variational quantum machine learning proposals. Moreover, we anticipate that our work could provide valuable insights into the fundamental open question about the complexity of sampling from (possibly non-unital) noisy random circuits.
- Abstract（参考訳）: プリフォールト・トレラント時代の現実的なハードウェア的考察により、不正確なノイズが量子回路に与える影響を包括的に研究する。
まず、観測可能な期待値を推定するタスクにおいて、最も多くの量子回路を効果的に対数深度に'トランケート'することを示す。
次に,非単位雑音下での量子回路は,局所可観測物からなるコスト関数に対するバレンプラトーの欠如を証明した。
しかし, 有効浅度を利用して, 回路選択の確率が高く, 一定の加算精度で観測可能な期待値を推定する, 効率的な古典的アルゴリズムも設計する。
アルゴリズムの実行時間は回路深さとは独立であり、逆ポリノミカル目標精度では1次元アーキテクチャのキュービット数と高次元アーキテクチャの準ポリノミカル時間で多項式時間で動作する。
その結果、ノイズを生かすために回路を慎重に設計しない限り、多くの変分量子機械学習の提案のように観測可能な期待値推定を出力するアルゴリズムにおいて、ノイズの多い量子回路の方が浅い量子回路よりも好ましくないことが判明した。
さらに,本研究は,(単体でない)ノイズランダム回路からのサンプリングの複雑さに関する基本的なオープンな問題に対する貴重な洞察を与えることができると期待している。
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