論文の概要: The Dilemma of Random Parameter Initialization and Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06462v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 13:08:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:54:05.054854
- Title: The Dilemma of Random Parameter Initialization and Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおけるランダムパラメータ初期化とバレンプラトーのジレンマ
- Authors: Muhammad Kashif, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: ヴァレンプラトー (BP) は、変分量子アルゴリズム (VQA) 内のランダムパラメータ化量子回路 (PQC) によって生じる課題である
本稿では,VQAにおけるバレンプラトー (BP) の課題を軽減するための,実装が容易なアプローチを提案する。
我々の研究は、BPを緩和し、VQAの潜在能力を最大限に活用しようとする量子アルゴリズム開発者にとって、明確な道のりを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.348591076994875
- License:
- Abstract: This paper presents an easy-to-implement approach to mitigate the challenges posed by barren plateaus (BPs) in randomly initialized parameterized quantum circuits (PQCs) within variational quantum algorithms (VQAs). Recent state-of-the-art research is flooded with a plethora of specialized strategies to overcome BPs, however, our rigorous analysis reveals that these challenging and resource heavy techniques to tackle BPs may not be required. Instead, a careful selection of distribution \emph{range} to initialize the parameters of PQCs can effectively address this issue without complex modifications. We systematically investigate how different ranges of randomly generated parameters influence the occurrence of BPs in VQAs, providing a straightforward yet effective strategy to significantly mitigate BPs and eventually improve the efficiency and feasibility of VQAs. This method simplifies the implementation process and considerably reduces the computational overhead associated with more complex initialization schemes. Our comprehensive empirical validation demonstrates the viability of this approach, highlighting its potential to make VQAs more accessible and practical for a broader range of quantum computing applications. Additionally, our work provides a clear path forward for quantum algorithm developers seeking to mitigate BPs and unlock the full potential of VQAs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分量子アルゴリズム (VQA) におけるランダム初期化パラメタライズド量子回路 (PQC) におけるバレンプラトー (BP) の課題を軽減するための,実装の容易なアプローチを提案する。
最近の最先端の研究は、BPを克服する専門的な戦略が多々出回っているが、厳密な分析の結果、BPに対処するこれらの挑戦的でリソースの重い技術は必要ないことが判明した。
代わりに、PQCのパラメータを初期化する分布 \emph{range} を慎重に選択することで、複雑な修正なしにこの問題に効果的に対処できる。
ランダムに生成するパラメータの異なる範囲が、VQAにおけるBPの発生にどう影響するかを系統的に検討し、BPを著しく軽減し、最終的にVQAの効率と実現可能性を改善するための単純かつ効果的な戦略を提供する。
この方法は実装プロセスを単純化し、より複雑な初期化スキームに関連する計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
我々の包括的実証検証は、このアプローチの可能性を実証し、より広範囲の量子コンピューティングアプリケーションに対して、VQAsをよりアクセスしやすく実用的なものにする可能性を強調します。
さらに、我々の研究は、BPを緩和し、VQAの潜在能力を最大限に活用しようとする量子アルゴリズム開発者にとって、明確な道筋を提供する。
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