論文の概要: Distribution-Adaptive Dynamic Shot Optimization for Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17485v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 11:28:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:57:25.248286
- Title: Distribution-Adaptive Dynamic Shot Optimization for Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおける分布適応動的ショット最適化
- Authors: Youngmin Kim, Enhyeok Jang, Hyungseok Kim, Seungwoo Choi, Changhun Lee, Donghwi Kim, Woomin Kyoung, Kyujin Shin, Won Woo Ro,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、その潜在的な計算上の利点から注目されている。
本稿では,VQAにおける1イテレーションあたりのショット数を効率的に調整する分散適応ショット(DDS)フレームワークを提案する。
提案手法は, 平均撮影回数を50%削減しつつ, 推測精度を維持できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.357031710307709
- License:
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) have attracted remarkable interest over the past few years because of their potential computational advantages on near-term quantum devices. They leverage a hybrid approach that integrates classical and quantum computing resources to solve high-dimensional problems that are challenging for classical approaches alone. In the training process of variational circuits, constructing an accurate probability distribution for each epoch is not always necessary, creating opportunities to reduce computational costs through shot reduction. However, existing shot-allocation methods that capitalize on this potential often lack adaptive feedback or are tied to specific classical optimizers, which limits their applicability to common VQAs and broader optimization techniques. Our observations indicate that the information entropy of a quantum circuit's output distribution exhibits an approximately exponential relationship with the number of shots needed to achieve a target Hellinger distance. In this work, we propose a distribution-adaptive dynamic shot (DDS) framework that efficiently adjusts the number of shots per iteration in VQAs using the entropy distribution from the prior training epoch. Our results demonstrate that the DDS framework sustains inference accuracy while achieving a ~50% reduction in average shot count compared to fixed-shot training, and ~60% higher accuracy than recently proposed tiered shot allocation methods. Furthermore, in noisy simulations that reflect the error rates of actual IBM quantum systems, DDS achieves approximately a ~30% reduction in the total number of shots compared to the fixed-shot method with minimal degradation in accuracy, and offers about ~70% higher computational accuracy than tiered shot allocation methods.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子デバイスに対する計算上の優位性から、ここ数年で注目されている。
彼らは古典的および量子コンピューティングリソースを統合するハイブリッドアプローチを活用して、古典的なアプローチだけでは困難な高次元の問題を解決する。
変分回路のトレーニングプロセスでは、各エポックに対して正確な確率分布を構築することが必ずしも必要ではなく、ショット削減による計算コストの削減の機会が生じる。
しかし、この可能性を生かした既存のショットアロケーション方式は、適応的なフィードバックを欠いたり、特定の古典的なオプティマイザと結びついている場合が多いため、一般的なVQAやより広範な最適化手法の適用性が制限される。
我々は,量子回路の出力分布の情報エントロピーが,ターゲットヘリンジャー距離を達成するために必要なショット数とほぼ指数関数的な関係を示すことを示した。
そこで本研究では,前回のトレーニングから得られたエントロピー分布を用いて,VQAにおける反復1回あたりのショット数を効率的に調整する分散適応動的ショット(DDS)フレームワークを提案する。
その結果,DDS フレームワークは,固定撮影訓練に比べて平均撮影回数を 50% 削減し,最近提案したタイトショットアロケーション手法よりも60% 高い精度で推論精度を維持できることを示した。
さらに、実際のIBM量子システムの誤差率を反映したノイズシミュレーションでは、DDSは、固定ショット法と比較して、ショット総数の約30%削減を達成し、タイテッドショット割り当て法よりも約70%高い計算精度を提供する。
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