論文の概要: Modified Conjugate Quantum Natural Gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05847v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 10:37:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:08.358274
• Title: Modified Conjugate Quantum Natural Gradient
• Title（参考訳）: 修正共役量子自然勾配
• Authors: Mourad Halla,
• Abstract要約: 修正共役量子自然勾配(Modified Conjugate Quantum Natural Gradient, CQNG)は、非線形共役勾配法の原理とQNGを統合する最適化アルゴリズムである。 CQNGは、厳密な共役条件が必ずしも満たされない場合でも、様々な最適化シナリオにおいてQNGよりも早く収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The efficient optimization of variational quantum algorithms (VQAs) is critical for their successful application in quantum computing. The Quantum Natural Gradient (QNG) method, which leverages the geometry of quantum state space, has demonstrated improved convergence compared to standard gradient descent [Quantum 4, 269 (2020)]. In this work, we introduce the Modified Conjugate Quantum Natural Gradient (CQNG), an optimization algorithm that integrates QNG with principles from the nonlinear conjugate gradient method. Unlike QNG, which employs a fixed learning rate, CQNG dynamically adjusts hyperparameters at each step, enhancing both efficiency and flexibility. Numerical simulations show that CQNG achieves faster convergence than QNG across various optimization scenarios, even when strict conjugacy conditions are not always satisfied -- hence the term ``Modified Conjugate.'' These results highlight CQNG as a promising optimization technique for improving the performance of VQAs.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)の効率的な最適化は、量子コンピューティングにおけるその成功に不可欠である。 量子状態空間の幾何学を応用した量子自然勾配法 (QNG) は, 標準勾配降下法 (Quantum 4, 269 (2020)) と比較して収束性の向上を示した。 本稿では,非線形共役勾配法の原理とQNGを統合する最適化アルゴリズムであるModified Conjugate Quantum Natural Gradient (CQNG)を紹介する。 一定の学習率を持つQNGとは異なり、CQNGは各ステップでハイパーパラメータを動的に調整し、効率と柔軟性を向上する。 CQNGは、厳密な共役条件が必ずしも満たされない場合でも、様々な最適化シナリオにおいて、QNGよりも高速な収束を達成する。 以上の結果から,VQAの性能向上に期待できる最適化手法として,CQNGが注目されている。

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