論文の概要: Benchmarking Optimizers for Qumode State Preparation with Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04499v1
• Date: Tue, 7 May 2024 17:15:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:11:46.834472
• Title: Benchmarking Optimizers for Qumode State Preparation with Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムによるQumode状態生成のためのベンチマーク最適化
• Authors: Shuwen Kan, Miguel Palma, Zefan Du, Samuel A Stein, Chenxu Liu, Juntao Chen, Ang Li, Ying Mao,
• Abstract要約: この分野の進歩と潜在的な応用により、クォーモックへの関心が高まっている。 本稿では,変分量子アルゴリズムを用いて状態準備に使用する各種パラメータのパフォーマンスベンチマークを提供することにより,このギャップを埋めることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.941053143198092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state preparation involves preparing a target state from an initial system, a process integral to applications such as quantum machine learning and solving systems of linear equations. Recently, there has been a growing interest in qumodes due to advancements in the field and their potential applications. However there is a notable gap in the literature specifically addressing this area. This paper aims to bridge this gap by providing performance benchmarks of various optimizers used in state preparation with Variational Quantum Algorithms. We conducted extensive testing across multiple scenarios, including different target states, both ideal and sampling simulations, and varying numbers of basis gate layers. Our evaluations offer insights into the complexity of learning each type of target state and demonstrate that some optimizers perform better than others in this context. Notably, the Powell optimizer was found to be exceptionally robust against sampling errors, making it a preferred choice in scenarios prone to such inaccuracies. Additionally, the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation optimizer was distinguished for its efficiency and ability to handle increased parameter dimensionality effectively.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の準備には、初期システム、量子機械学習や線形方程式の解法のような応用に不可欠なプロセス、からターゲット状態を作成することが含まれる。 近年、この分野の進展と応用の可能性により、クォーモックへの関心が高まっている。 しかし、この地域に特化している文献には顕著なギャップがある。 本稿では,変分量子アルゴリズムを用いて状態準備に使用する各種オプティマイザの性能ベンチマークを提供することにより,このギャップを埋めることを目的とする。 我々は,様々なターゲット状態,理想とサンプリングの両方のシミュレーション,さまざまな基底ゲート層を含む,複数のシナリオにわたる広範囲なテストを行った。 我々の評価は、対象状態のタイプごとに学習する複雑さに関する洞察を与え、この文脈では、最適化者が他の状況よりも優れていることを示す。 特に、Powellオプティマイザはサンプリングエラーに対して非常に堅牢であることが判明し、このような不正確なシナリオでは好まれる選択となった。 さらに、パラメータの次元の増大を効果的に処理する効率と能力で、同時摂動確率近似最適化器を区別した。

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