論文の概要: Escaping Barren Plateau: Co-Exploration of Quantum Circuit Parameters and Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13275v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 23:34:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:57:58.195721
- Title: Escaping Barren Plateau: Co-Exploration of Quantum Circuit Parameters and Architectures
- Title(参考訳): Escaping Barren Plateau: 量子回路パラメータとアーキテクチャの共探索
- Authors: Yipei Liu, Yuhong Song, Jinyang Li, Qiang Guan, Cheng-chang Lu, Youzuo Lin, Weiwen Jiang,
- Abstract要約: バレンプラトー(BP)は変分量子回路の訓練を妨げる。
BP問題は、特定のアプリケーションによって異なるスケールで現れる。
本稿では,新しい量子回路パラメータとアーキテクチャ共探索フレームワークであるAntiBPを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.020754400793933
- License:
- Abstract: Barren plateaus (BP), characterized by exponentially vanishing gradients that hinder the training of variational quantum circuits (VQC), present a pervasive and critical challenge in applying variational quantum algorithms to real-world applications. It is widely recognized that the BP problem becomes more pronounced with an increase in the number of parameters. This work demonstrates that the BP problem manifests at different scales depending on the specific application, highlighting the absence of a universal VQC ansatz capable of resolving the BP issue across all applications. Consequently, there is an imminent need for an automated tool to design and optimize VQC architectures tailored to specific applications. To close the gap, this paper takes Variational Quantum Eigensolvers (VQEs) as a vehicle, and we propose a novel quantum circuit parameter and architecture co-exploration framework, namely AntiBP. Experimental results demonstrate that AntiBP effectively avoids the BP issue for circuits that are not under-parameterized in noise-free environments. Furthermore, AntiBP significantly outperforms baseline VQEs in noisy environments.
- Abstract(参考訳): バレンプラトー(BP)は、変分量子回路(VQC)のトレーニングを妨げる指数関数的に消失する勾配を特徴とし、変分量子アルゴリズムを現実世界の応用に適用する上で、広くかつ重要な課題となる。
BP問題はパラメータ数の増加とともにより顕著になることが広く認識されている。
この研究は、BP問題は特定のアプリケーションによって異なるスケールで現れ、全てのアプリケーションでBP問題を解決できる普遍的なVQCアンサッツが存在しないことを強調している。
そのため、特定のアプリケーションに適したVQCアーキテクチャを設計し、最適化するための自動化ツールがすぐに必要となる。
本稿では,このギャップを埋めるために,変分量子固有解器(VQE)を車体として,新しい量子回路パラメータとアーキテクチャ共探索フレームワークであるAntiBPを提案する。
実験結果から,無雑音環境下で過度にパラメータ化されていない回路において,AntiBPはBP問題を効果的に回避していることが示された。
さらに、AntiBPはノイズの多い環境ではベースラインVQEを著しく上回る。
関連論文リスト
- Trainability maximization using estimation of distribution algorithms assisted by surrogate modelling for quantum architecture search [8.226785409557598]
量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子パラメトリック回路の構成を最適化するだけでなく、変分量子アルゴリズムのパラメータも最適化する。
本稿では,(1)粗悪な性能のアーキテクチャを積極的に破棄する評価プロセスのオンラインサロゲートモデルによる測定数を削減し,(2)BPが存在する場合の回路のトレーニングを避けることを目的とした。
我々は、変分量子固有解法の提案を実験的に検証し、我々のアルゴリズムがハミルトニアンの文献でこれまで提案されていた解を見つけることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-29T15:22:39Z) - A Review of Barren Plateaus in Variational Quantum Computing [0.32360458646569984]
変分量子コンピューティングは、様々な分野で応用される柔軟な計算パラダイムを提供する。
それらのポテンシャルを実現するための重要な障害はバレンプラトー現象(BP)である。
本稿では,BP現象の現在の理解について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T18:00:10Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T11:00:12Z) - Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-Assisted Entanglement
Distribution in FSO Quantum Networks [62.87033427172205]
自由空間光(FSO)量子チャネルに依存する量子ネットワーク(QN)は、光ファイバー基盤の確立が困難でコストがかかる環境における量子アプリケーションをサポートすることができる。
エンタングルメント分布のための仮想視線を提供する費用効率の高いフレームワークとして,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いたFSOベースのQNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T17:16:40Z) - Belief Propagation Decoding of Quantum LDPC Codes with Guided Decimation [55.8930142490617]
BPガイドデシミテーション(BPGD)に基づくQLDPC符号のデコーダを提案する。
BPGDは非収束によるBP故障率を著しく低下させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T05:58:07Z) - Deep Attentive Belief Propagation: Integrating Reasoning and Learning
for Solving Constraint Optimization Problems [24.63675651321079]
BP(Breief Propagation)は、グラフィカルモデル上の様々な推論タスクのための重要なメッセージパッシングアルゴリズムである。
本研究では, DABP をスムーズなソリューションコストで自己教師付き学習する手法を提案する。
我々のモデルは最先端のベースラインを大きく上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-24T13:03:46Z) - NAPA: Intermediate-level Variational Native-pulse Ansatz for Variational
Quantum Algorithms [18.66030936302464]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に大きなポテンシャルを示した。
VQAのためのネイティブパルスアンサッツ生成フレームワークであるNAPAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T02:50:36Z) - Mitigating Barren Plateaus with Transfer-learning-inspired Parameter
Initializations [2.4290469931265344]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子時代に広く応用されている。
VQAの訓練は困難に直面しており、そのうちの1つはいわゆるバレンプラトー(BP)現象である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T02:52:59Z) - Q-Match: Iterative Shape Matching via Quantum Annealing [64.74942589569596]
形状対応を見つけることは、NP-hard quadratic assignment problem (QAP)として定式化できる。
本稿では,アルファ拡大アルゴリズムに触発されたQAPの反復量子法Q-Matchを提案する。
Q-Match は、実世界の問題にスケールできるような長文対応のサブセットにおいて、反復的に形状マッチング問題に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T17:59:38Z) - FLIP: A flexible initializer for arbitrarily-sized parametrized quantum
circuits [105.54048699217668]
任意サイズのパラメタライズド量子回路のためのFLexible Initializerを提案する。
FLIPは任意の種類のPQCに適用することができ、初期パラメータの一般的なセットに頼る代わりに、成功したパラメータの構造を学ぶように調整されている。
本稿では, 3つのシナリオにおいてFLIPを用いることの利点を述べる。不毛な高原における問題ファミリ, 最大カット問題インスタンスを解くPQCトレーニング, 1次元フェルミ-ハッバードモデルの基底状態エネルギーを求めるPQCトレーニングである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T17:38:33Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
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。