論文の概要: Q-MAML: Quantum Model-Agnostic Meta-Learning for Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05906v1
- Date: Fri, 10 Jan 2025 12:07:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:28:03.459247
- Title: Q-MAML: Quantum Model-Agnostic Meta-Learning for Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: Q-MAML:変分量子アルゴリズムのための量子モデル非依存メタラーニング
- Authors: Junyong Lee, JeiHee Cho, Shiho Kim,
- Abstract要約: モデル非依存メタラーニング(MAML)技術にインスパイアされた古典的手法を用いて,パラメータ化量子回路(PQC)を最適化するための新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークはLearnerと呼ばれる古典的なニューラルネットワークを備えており、Learnerの出力を初期パラメータとしてPQCと相互作用する。
適応フェーズでは、学習者は変わらないまま、より正確な値に収束するために、いくつかのPQC更新しか必要としない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.525216077859531
- License:
- Abstract: In the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, using variational quantum algorithms (VQAs) to solve optimization problems has become a key application. However, these algorithms face significant challenges, such as choosing an effective initial set of parameters and the limited quantum processing time that restricts the number of optimization iterations. In this study, we introduce a new framework for optimizing parameterized quantum circuits (PQCs) that employs a classical optimizer, inspired by Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) technique. This approach aim to achieve better parameter initialization that ensures fast convergence. Our framework features a classical neural network, called Learner}, which interacts with a PQC using the output of Learner as an initial parameter. During the pre-training phase, Learner is trained with a meta-objective based on the quantum circuit cost function. In the adaptation phase, the framework requires only a few PQC updates to converge to a more accurate value, while the learner remains unchanged. This method is highly adaptable and is effectively extended to various Hamiltonian optimization problems. We validate our approach through experiments, including distribution function mapping and optimization of the Heisenberg XYZ Hamiltonian. The result implies that the Learner successfully estimates initial parameters that generalize across the problem space, enabling fast adaptation.
- Abstract（参考訳）: 雑音中規模量子(NISQ)時代には、最適化問題を解くために変分量子アルゴリズム(VQA)が重要な用途となっている。
しかしながら、これらのアルゴリズムは、効果的な初期パラメータのセットの選択や、最適化イテレーションの数を制限する量子処理時間制限など、重大な課題に直面している。
本研究では,モデル非依存メタラーニング(MAML)技術にインスパイアされた古典的オプティマイザを用いたパラメータ化量子回路(PQC)の最適化フレームワークを提案する。
このアプローチは、高速収束を保証するより良いパラメータ初期化を実現することを目的としている。
我々のフレームワークはLearner}と呼ばれる古典的なニューラルネットワークを備えており、Learnerの出力を初期パラメータとしてPQCと相互作用する。
事前学習フェーズでは、Learnerは量子回路コスト関数に基づいてメタオブジェクトでトレーニングされる。
適応フェーズでは、学習者は変わらないまま、より正確な値に収束するために、いくつかのPQC更新しか必要としない。
この方法は高度に適応可能であり、様々なハミルトン最適化問題に効果的に拡張できる。
我々は分布関数写像やハイゼンベルクXYZハミルトニアンの最適化を含む実験を通してアプローチを検証する。
その結果、Learnerは問題空間全体にわたって一般化する初期パラメータをうまく推定し、高速な適応を可能にした。
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