論文の概要: Investigating and Mitigating Barren Plateaus in Variational Quantum Circuits: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17706v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 01:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:37:23.572300
• Title: Investigating and Mitigating Barren Plateaus in Variational Quantum Circuits: A Survey
• Title（参考訳）: 変分量子回路におけるバレンプラトーの調査と緩和:サーベイ
• Authors: Jack Cunningham, Jun Zhuang,
• Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は勾配に基づくアプローチによって最適化できる。 量子ビットや層数が増加するにつれて、VQCの勾配のばらつきは劇的に消える。 Barren Plateaus (BP)は、大規模なデータセット上のVQCのスケーリングを著しく妨げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.795561427808824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, variational quantum circuits (VQCs) have been widely explored to advance quantum circuits against classic models on various domains, such as quantum chemistry and quantum machine learning. Similar to classic machine-learning models, VQCs can be optimized through gradient-based approaches. However, the gradient variance of VQCs may dramatically vanish as the number of qubits or layers increases. This issue, a.k.a. Barren Plateaus (BPs), seriously hinders the scaling of VQCs on large datasets. To mitigate the exponential gradient vanishing, extensive efforts have been devoted to tackling this issue through diverse strategies. In this survey, we conduct a systematic literature review of recent works from both investigation and mitigation perspectives. Besides, we propose a new taxonomy to categorize most existing mitigation strategies. At last, we provide insightful discussion for future directions of BPs.
• Abstract（参考訳）: 近年、変分量子回路(VQC)は、量子化学や量子機械学習など、様々な領域の古典的モデルに対して量子回路を進化させるために広く研究されている。 古典的な機械学習モデルと同様に、VQCは勾配に基づくアプローチによって最適化できる。 しかしながら、VQCsの勾配のばらつきは、量子ビットや層の数が増えるにつれて劇的に消える可能性がある。 この問題、すなわちバレン高原(BP)は、大規模なデータセット上のVQCのスケーリングを著しく妨げている。 指数勾配の消滅を緩和するため、様々な戦略を通じてこの問題に取り組むために広範囲な努力が注がれている。 本調査では,調査と緩和の観点から,最近の研究の体系的な文献レビューを行う。 さらに,既存の緩和戦略を分類する新たな分類法を提案する。 最終的に、BPの今後の方向性について、洞察に富んだ議論を行う。

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