論文の概要: Surrogate optimization of variational quantum circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02951v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 18:54:31.472008
• Title: Surrogate optimization of variational quantum circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路のサロゲート最適化
• Authors: Erik J. Gustafson, Juha Tiihonen, Diana Chamaki, Farshud Sorourifar, J. Wayne Mullinax, Andy C. Y. Li, Filip B. Maciejewski, Nicolas PD Sawaya, Jaron T. Krogel, David E. Bernal Neira, Norm M. Tubman,
• Abstract要約: 変分量子固有解法は、多くの応用に影響を及ぼすことのできる短期的アルゴリズムとして評価される。 収束性を改善するアルゴリズムや手法を見つけることは、VQEの短期ハードウェアの能力を加速するために重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0546736060336612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum eigensolvers are touted as a near-term algorithm capable of impacting many applications. However, the potential has not yet been realized, with few claims of quantum advantage and high resource estimates, especially due to the need for optimization in the presence of noise. Finding algorithms and methods to improve convergence is important to accelerate the capabilities of near-term hardware for VQE or more broad applications of hybrid methods in which optimization is required. To this goal, we look to use modern approaches developed in circuit simulations and stochastic classical optimization, which can be combined to form a surrogate optimization approach to quantum circuits. Using an approximate (classical CPU/GPU) state vector simulator as a surrogate model, we efficiently calculate an approximate Hessian, passed as an input for a quantum processing unit or exact circuit simulator. This method will lend itself well to parallelization across quantum processing units. We demonstrate the capabilities of such an approach with and without sampling noise and a proof-of-principle demonstration on a quantum processing unit utilizing 40 qubits.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法は、多くの応用に影響を及ぼすことのできる短期的アルゴリズムとして評価される。 しかし、そのポテンシャルはまだ実現されておらず、特にノイズの存在下での最適化の必要性から、量子的優位性や高い資源推定の主張はほとんどない。 収束性を改善するためのアルゴリズムや手法を見つけることは、VQEや最適化が必要なハイブリッド手法のより広範な応用において、短期的なハードウェアの能力を加速するために重要である。 この目的のために、回路シミュレーションと確率論的古典最適化で開発された現代的なアプローチを用いて、量子回路への代用最適化アプローチを形成することを検討する。 近似(古典的CPU/GPU)状態ベクトルシミュレータを代理モデルとして、量子処理ユニットや正確な回路シミュレータの入力として渡される近似ヘッセンを効率的に計算する。 この手法は量子処理ユニット間の並列化によく役立つ。 そこで本研究では,40量子ビットの量子処理ユニット上で,ノイズのサンプリングとサンプリングを伴わずにこのような手法を実演する。

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