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, 03 Oct 2024 17:47:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 17:53:43.343797
- 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:
- 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。
関連論文リスト
- Experimental quantum natural gradient optimization in photonics [11.72584828456107]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子時代の実用的な量子応用を約束する。
量子自然勾配(QNG)はより高速な収束を実現し、より容易に局所的なミニマを避けることができる。
完全プログラマブルなフォトニックチップを用いて、フォトニックのQNGを初めて実験的に推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T10:41:51Z) - Efficient qudit based scheme for photonic quantum computing [0.0]
本研究は,d>2光モードにおける単一光子の光子数状態によって定義される量子量について検討する。
線形光学と光子数分解検出器を用いて局所最適非決定性多量子ゲートを構築する方法を示す。
我々は、quditクラスタ状態は、光学モードを少なくし、類似の計算能力を持つqubitクラスタ状態よりも、絡み合った光子が少なく符号化されていることを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T21:41:45Z) - Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal
quantum process tomography [55.41644538483948]
トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。
ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。
これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T11:37:14Z) - Implementation of photon partial distinguishability in a quantum optical
circuit simulation [0.0]
フォトニック量子状態は、その時間と周波数分布に関する情報を含むウェーブパペットによって表現される。
部分光子識別性を考慮し,回路動作に伴う自由度を拡大する。
この戦略により、線形光学素子と同じ足場における遅延演算を定義することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T16:01:39Z) - Tunable photon-mediated interactions between spin-1 systems [68.8204255655161]
我々は、光子を媒介とする効果的なスピン-1系間の相互作用に、光遷移を持つマルチレベルエミッタを利用する方法を示す。
本結果は,空洞QEDおよび量子ナノフォトニクス装置で利用可能な量子シミュレーションツールボックスを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-03T14:52:34Z) - Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational
Chemistry [51.827942608832025]
短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。
計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T16:33:10Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-27T21:15:35Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift [51.03305009278831]
集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。
このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。
線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T16:04:22Z) - Measuring Analytic Gradients of General Quantum Evolution with the
Stochastic Parameter Shift Rule [0.0]
本研究では,量子計測から直接最適化される関数の勾配を推定する問題について検討する。
マルチキュービットパラメトリック量子進化の勾配を推定するアルゴリズムを提供する数学的に正確な公式を導出する。
私たちのアルゴリズムは、利用可能な全ての量子ゲートがノイズである場合でも、いくつかの近似で機能し続けています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-20T18:24:11Z) - Fast optimization of parametrized quantum optical circuits [0.0]
パラメタライズド量子光学回路は、量子情報のキャリアが光子であり、ゲートが光変換される量子回路の一種である。
ガウス作用素の正確な行列要素とその勾配を計算するアルゴリズムを提案する。
量子光学ハードウェアの研究、量子機械学習、光学データ処理、デバイス発見、デバイス設計に応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T07:02:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。