論文の概要: Estimation of Quantum Fisher Information via Stein's Identity in Variational Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17231v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 15:10:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:53:32.327692
• Title: Estimation of Quantum Fisher Information via Stein's Identity in Variational Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムにおけるスタインの同一性による量子漁業情報の推定
• Authors: Mourad Halla,
• Abstract要約: 本稿では,計算複雑性を一定に抑える,スタインの同一性に基づく新しい推定フレームワークを提案する。 Ising と Schwinger のモデルに関する数値シミュレーションは、我々のアプローチの効率性とスケーラビリティを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The Quantum Fisher Information matrix (QFIM) plays a crucial role in quantum optimization algorithms, such as Variational Quantum Imaginary Time Evolution and Quantum Natural Gradient Descent. However, computing the full QFIM incurs a quadratic computational cost of O(d^2) with respect to the number of parameters d, limiting its scalability for high-dimensional quantum systems. To address this bottleneck, we introduce a novel estimation framework based on Stein's identity that reduces the computational complexity to a constant. Numerical simulations on the Ising and Schwinger models demonstrate the efficiency and scalability of our approach, enabling effective optimization in Variational Quantum Algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子フィッシャー情報行列(QFIM)は、量子最適化アルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。 しかし、完全なQFIMの計算はパラメータdの数に関してO(d^2)の二次計算コストを発生させ、高次元量子系のスケーラビリティを制限している。 このボトルネックに対処するため、Steinのアイデンティティに基づいた新しい推定フレームワークを導入し、計算複雑性を一定に抑える。 Ising と Schwinger のモデルの数値シミュレーションにより,本手法の効率性と拡張性を実証し,変分量子アルゴリズムの効率的な最適化を実現した。

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