Fugu-MT 論文翻訳(概要): Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm

論文の概要: Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01978v2
Date: Wed, 11 Sep 2024 09:54:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 19:48:16.832448
Title: Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm
Title（参考訳）: 量子自然勾配最適化アルゴリズムの高速化へのランゲヴィンダイナミクスの適用
Authors: Oleksandr Borysenko, Mykhailo Bratchenko, Ilya Lukin, Mykola Luhanko, Ihor Omelchenko, Andrii Sotnikov, Alessandro Lomi,
Abstract要約: 近年,変分量子回路の最適化のためのQNGアルゴリズムが提案されている。本研究では、この離散時間解が一般化形式を与えることを示すために、QNG力を持つランゲヴィン方程式を用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 47.47843839099175
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A Quantum Natural Gradient (QNG) algorithm for optimization of variational quantum circuits has been proposed recently. In this study, we employ the Langevin equation with a QNG stochastic force to demonstrate that its discrete-time solution gives a generalized form of the above-specified algorithm, which we call Momentum-QNG. Similar to other optimization algorithms with the momentum term, such as the Stochastic Gradient Descent with momentum, RMSProp with momentum and Adam, Momentum-QNG is more effective to escape local minima and plateaus in the variational parameter space and, therefore, achieves a better convergence behavior compared to the basic QNG. Our open-source code is available at https://github.com/borbysh/Momentum-QNG
Abstract（参考訳）: 近年,変分量子回路の最適化のためのQNGアルゴリズムが提案されている。本研究では,その離散時間解が,モメンタムQNGと呼ばれるアルゴリズムの一般化形式を与えることを示すために,QNG確率力を持つランゲヴィン方程式を用いる。モーメントムQNGは、モーメントを持つ確率勾配Descent、モーメントを持つRMSProp、モーメントを持つモーメントムQNGなどのモーメント項を持つ他の最適化アルゴリズムと同様に、変分パラメータ空間の局所ミニマとプラトーを逃れるのに効果的であり、したがって基本QNGよりも収束挙動が良い。私たちのオープンソースコードはhttps://github.com/borbysh/Momentum-QNGで公開されています。

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