論文の概要: Avoiding Barren Plateaus with Entanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03748v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 05:06:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 18:15:59.975452
- Title: Avoiding Barren Plateaus with Entanglement
- Title（参考訳）: 絡み付きバレン高原の回避
- Authors: Yuhan Yao, Yoshihiko Hasegawa,
- Abstract要約: 本稿では,回路を一意的な2ドル設計から一意的な1ドル設計に移行するための補助制御量子ビットの導入を提案する。
次に、これらの補助量子ビットを除去して元の回路構造に戻し、ユニタリな1ドルの設計特性を保存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the search for quantum advantage with near-term quantum devices, navigating the optimization landscape is significantly hampered by the barren plateaus phenomenon. This study presents a strategy to overcome this obstacle without changing the quantum circuit architecture. We propose incorporating auxiliary control qubits to shift the circuit from a unitary $2$-design to a unitary $1$-design, mitigating the prevalence of barren plateaus. We then remove these auxiliary qubits to return to the original circuit structure while preserving the unitary $1$-design properties. Our experiment suggests that the proposed structure effectively mitigates the barren plateaus phenomenon. A significant experimental finding is that the gradient of $\theta_{1,1}$, the first parameter in the quantum circuit, displays a broader distribution as the number of qubits and layers increases. This suggests a higher probability of obtaining effective gradients. This stability is critical for the efficient training of quantum circuits, especially for larger and more complex systems. The results of this study represent a significant advance in the optimization of quantum circuits and offer a promising avenue for the scalable and practical implementation of quantum computing technologies. This approach opens up new opportunities in quantum learning and other applications that require robust quantum computing power.
- Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスによる量子優位性の探索において、最適化ランドスケープをナビゲートすることは、バレンプラトー現象によって著しく妨げられる。
本研究では、量子回路アーキテクチャを変更することなく、この障害を克服する戦略を示す。
本稿では,回路を一元的2ドル設計から一元的1ドル設計に移行するための補助制御量子ビットの導入を提案し,バレンプラトーの出現率を緩和する。
次に、これらの補助量子ビットを除去して元の回路構造に戻し、ユニタリな1ドルの設計特性を保存する。
実験により,提案構造はバレンプラトー現象を効果的に緩和することが示唆された。
量子回路の最初のパラメータである$\theta_{1,1}$の勾配は、量子ビットと層の数が増えるにつれてより広い分布を示す。
これは、効果的な勾配を得る確率が高いことを示唆している。
この安定性は量子回路の効率的な訓練、特に大規模で複雑なシステムにとって重要である。
本研究は,量子回路の最適化の大幅な進歩を示し,量子コンピューティング技術のスケーラブルで実用的な実装に期待できる道筋を提供する。
このアプローチは、堅牢な量子コンピューティングパワーを必要とする量子学習やその他のアプリケーションにおいて、新たな機会を開く。
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