論文の概要: Better Optimization of Variational Quantum Eigensolvers by combining the Unitary Block Optimization Scheme with Classical Post-Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19027v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 18:11:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 18:19:58.271927
- Title: Better Optimization of Variational Quantum Eigensolvers by combining the Unitary Block Optimization Scheme with Classical Post-Processing
- Title（参考訳）: 単項ブロック最適化スキームと古典的後処理を組み合わせた変分量子固有解法の最適化
- Authors: Xiaochuan Ding, Bryan K. Clark,
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトンの古典的に難解な基底状態を見つけるための有望なアプローチである。
ここではUBOSを改良する2つの古典的後処理手法について述べる。
- 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: Variational Quantum Eigensolvers (VQE) are a promising approach for finding the classically intractable ground state of a Hamiltonian. The Unitary Block Optimization Scheme (UBOS) is a state-of-the-art VQE method which works by sweeping over gates and finding optimal parameters for each gate in the environment of other gates. UBOS improves the convergence time to the ground state by an order of magnitude over Stochastic Gradient Descent (SGD). It nonetheless suffers in both rate of convergence and final converged energies in the face of highly noisy expectation values coming from shot noise. Here we develop two classical post-processing techniques which improve UBOS especially when measurements have large noise. Using Gaussian Process Regression (GPR) we generate artificial augmented data using original data from the quantum computer to reduce the overall error when solving for the improved parameters. Using Double Robust Optimization plus Rejection (DROPR), we prevent outlying data which are atypically noisy from resulting in a a particularly erroneous single optimization step thereby increasing robustness against noisy measurements. Combining these techniques further reduces the final relative error that UBOS reaches by a factor of three without adding additional quantum measurement or sampling overhead. This work further demonstrates that developing techniques which use classical resources to post-process quantum measurement results can significantly improve VQE algorithms.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、ハミルトンの古典的に難解な基底状態を見つけるための有望なアプローチである。
Unitary Block Optimization Scheme (UBOS) は最先端のVQE方式であり、ゲートを網羅し、他のゲート環境における各ゲートの最適パラメータを求める。
UBOSは、SGD (Stochastic Gradient Descent) に対する等級によって、基底状態への収束時間を改善する。
それにもかかわらず、ショットノイズから生じる非常にノイズの多い期待値に直面して、収束率と最終的な収束エネルギーの両方に苦しむ。
ここではUBOSを改良する2つの古典的後処理手法について述べる。
ガウス過程回帰(GPR)を用いて、量子コンピュータからの原データを用いて人工的な拡張現実データを生成し、改善されたパラメータを解く際の全体的なエラーを低減する。
DROPR(Double Robust Optimization plus Rejection)を用いることで、非典型的にノイズの多いデータの外部への流出を防止し、特に誤った単一最適化ステップを発生させ、ノイズ測定に対するロバスト性を高める。
これらの手法を組み合わせることで、UBOSが3倍の誤差で到達する最終的な相対誤差をさらに削減し、追加の量子測定やサンプリングオーバーヘッドを追加することなく実現できる。
この研究は、古典的資源を用いて量子計測結果を後処理する技術を開発することにより、VQEアルゴリズムを著しく改善することを示した。
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