論文の概要: A Photonic Parameter-shift Rule: Enabling Gradient Computation for Photonic Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02726v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 17:47:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:13:18.749820
• Title: A Photonic Parameter-shift Rule: Enabling Gradient Computation for Photonic Quantum Computers
• Title（参考訳）: フォトニックパラメータシフト規則:フォトニック量子コンピュータのグラディエント計算の実現
• Authors: Axel Pappalardo, Pierre-Emmanuel Emeriau, Giovanni de Felice, Brian Ventura, Hugo Jaunin, Richie Yeung, Bob Coecke, Shane Mansfield,
• Abstract要約: 線形光量子コンピューティングプラットフォーム上に実装された量子計算アルゴリズムにおける勾配計算法を提案する。 提案手法は入力光子数と線形にスケールし,パラメータをシフトした同じパラメータ化フォトニック回路を用いて評価を行う。
• 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: We present a method for gradient computation in quantum algorithms implemented on linear optical quantum computing platforms. While parameter-shift rules have become a staple in qubit gate-based quantum computing for calculating gradients, their direct application to photonic platforms has been hindered by the non-unitary nature of differentiated phase-shift operators in Fock space. We introduce a photonic parameter-shift rule that overcomes this limitation, providing an exact formula for gradient computation in linear optical quantum processors. Our method scales linearly with the number of input photons and utilizes the same parameterized photonic circuit with shifted parameters for each evaluation. This advancement bridges a crucial gap in photonic quantum computing, enabling efficient gradient-based optimization for variational quantum algorithms on near-term photonic quantum processors. We demonstrate the efficacy of our approach through numerical simulations in quantum chemistry and generative modeling tasks, showing superior optimization performance as well as robustness to noise from finite sampling and photon distinguishability compared to other gradient-based and gradient-free methods.
• Abstract（参考訳）: 線形光量子コンピューティングプラットフォーム上に実装された量子アルゴリズムにおける勾配計算法を提案する。 パラメータシフト規則は、勾配を計算するために量子ビットゲートベースの量子コンピューティングにおいて必須となっているが、フォトニックプラットフォームへの直接適用は、フォック空間における微分位相シフト作用素の非一意性によって妨げられている。 我々は、この制限を克服し、線形光量子プロセッサにおける勾配計算の正確な公式を提供するフォトニックパラメータシフト則を導入する。 提案手法は入力光子数と線形にスケールし,パラメータをシフトした同じパラメータ化フォトニック回路を用いて評価を行う。 この進歩はフォトニック量子コンピューティングにおいて重要なギャップを埋め、短期フォトニック量子プロセッサ上での変分量子アルゴリズムの効率的な勾配に基づく最適化を可能にする。 量子化学および生成モデリングタスクにおける数値シミュレーションによる手法の有効性を実証し, 有限サンプリング法と光子識別性による雑音に対する頑健さと, 他の勾配法や勾配法と比較して優れた最適化性能を示した。

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