論文の概要: Quantum landscape tomography for efficient single-gate optimization on quantum computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18305v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 18:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:18:53.280391
- Title: Quantum landscape tomography for efficient single-gate optimization on quantum computers
- Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける効率的な単一ゲート最適化のための量子ランドスケープトモグラフィ
- Authors: Matan Ben-Dov, Itai Arad, Emanuele G. Dalla Torre,
- Abstract要約: テンソルネットワーク最適化の原理を活かした高密度量子回路の新しい最適化手法を提案する。
本手法は,環境テンソルトモグラフィによるコスト関数のゲート依存性をフルに特徴付けることにより,一度にひとつのゲートを最適化することに焦点を当てる。
- 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: Several proposals aiming to demonstrate quantum advantage on near-term quantum computers rely on the optimization of variational circuits. These approaches include, for example, variational quantum eigensolvers and many-body quantum simulators and their realization with limited computational techniques critically depends on the development of efficient optimization techniques. In this paper, we introduce a new optimization strategy for dense quantum circuits, leveraging tensor network optimization principles. Our approach focuses on optimizing one gate at a time by fully characterizing the dependency of the cost function on the gate through environment tensor tomography, obtained via noisy measurements on a quantum device. We compute the minimal number of measurements needed to perform a full tensor tomography and relate this number to unitary 2-design. We then describe a general framework for landscape tomography based on linear regression and compare two different implementations based on shadow tomography and Clifford tableaux, respectively. Finally, we compare our strategy with both gradient-free optimization and gradient-based optimization based on the parameter-shift rule, highlighting potential benefits of our algorithm for the development of quantum algorithms in noisy devices.
- Abstract（参考訳）: 短期量子コンピュータにおける量子優位性を示すためのいくつかの提案は、変動回路の最適化に依存している。
これらのアプローチには、例えば、変分量子固有解法と多体量子シミュレータ、および制限された計算技術によるそれらの実現は、効率的な最適化技術の開発に大きく依存する。
本稿では,テンソルネットワーク最適化の原理を活かした高密度量子回路の新しい最適化手法を提案する。
提案手法は, 環境テンソルトモグラフィによるゲート上のコスト関数の依存性を, 量子デバイス上でのノイズ測定により完全に特徴づけることにより, 一度に1つのゲートを最適化することに焦点を当てる。
我々は、フルテンソルトモグラフィーを実行するのに必要な最小限の測定数を計算し、この数をユニタリ2設計に関連付ける。
次に、線形回帰に基づくランドスケープトモグラフィーの一般的なフレームワークを説明し、それぞれシャドウトモグラフィーとクリフォード・テーブルローに基づく2つの異なる実装を比較した。
最後に,パラメータシフト規則に基づく勾配のない最適化と勾配に基づく最適化を比較し,ノイズのあるデバイスにおける量子アルゴリズム開発におけるアルゴリズムの潜在的なメリットを強調した。
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