論文の概要: A Novel Approach to Reduce Derivative Costs in Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02245v2
- Date: Sun, 25 Aug 2024 17:36:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 23:56:35.812119
- Title: A Novel Approach to Reduce Derivative Costs in Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおける導出コスト削減のための新しいアプローチ
- Authors: Giovanni Minuto, Simone Caletti, Paolo Solinas,
- Abstract要約: QNDM(Quantum Non-Demolition Measurement)は、量子可観測体の勾配やヘッセンを効率的に推定する。
これは、量子オブザーバブルに関連するコスト関数を最小限にしたい場合、重要なステップであり、リソース要求タスクです。
詳細な分析では,QNDM手法の実装に必要なすべてのリソースを一定精度で説明し,現在の最先端手法と比較する。
我々の研究の大きな成果は、補足材料citeqndm_gradientで提供されるPythonのQNDMメソッドの実装である。
- 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: We present a detailed numerical study of an alternative approach, named Quantum Non-Demolition Measurement (QNDM), to efficiently estimate the gradients or the Hessians of a quantum observable. This is a key step and a resource-demanding task when we want to minimize the cost function associated with a quantum observable. The statistical study of the error leads to further performance improvement with respect to the original proposal. In our detailed analysis, we account for all the resources needed to implement the QNDM approach with a fixed accuracy and compare them to the current state-of-the-art method. We find that the QNDM approach is more efficient, i.e. it needs fewer resources, in evaluating the derivatives of a cost function. These advantages are already clear in small dimensional systems and are likely to increase for practical implementations and more realistic situations. A significant outcome of our study is the implementation of the QNDM method in Python, provided in the supplementary material \cite{qndm_gradient}. Given that most Variational Quantum Algorithms can be formulated within this framework, our results can have significant implications in quantum optimization algorithms and make the QNDM approach a valuable alternative to implement Variational Quantum Algorithms on near-term quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 量子可観測物の勾配やヘッセンを効率的に推定するために、QNDM(Quantum Non-Demolition Measurement)と呼ばれる別の方法の詳細な数値的研究を行う。
これは、量子オブザーバブルに関連するコスト関数を最小限にしたい場合、重要なステップであり、リソース要求タスクです。
誤差に関する統計的研究は、当初の提案に対してさらなる性能向上をもたらす。
詳細な分析では,QNDM手法の実装に必要なすべてのリソースを一定精度で説明し,現在の最先端手法と比較する。
コスト関数の導関数を評価する際に、QNDMアプローチはより効率的である。
これらの利点は、既に小さな次元のシステムでは明らかであり、実践的な実装やより現実的な状況において増大する可能性が高い。
我々の研究の大きな成果は、補足材料 \cite{qndm_gradient} で提供されるPythonにおけるQNDM法の実装である。
このフレームワーク内でほとんどの変分量子アルゴリズムを定式化できることを考えると、我々の結果は量子最適化アルゴリズムに重要な意味を持ち、QNDMアプローチを短期量子コンピュータ上で変分量子アルゴリズムを実装するための価値ある代替手段にすることができる。
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