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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17231v2
• Date: Fri, 11 Jul 2025 17:57:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 14:01:05.116974
• 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: QFIM(Quantum Fisher Information Matrix)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。 完全な QFIM を計算すると、パラメータ d の数に関して O(d2) の二次計算コストが生じる。 本稿では,定常計算の複雑性も達成する,スタインの同一性に基づく代替推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 limitation, stochastic methods such as the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) have been employed to reduce computational complexity to a constant (Quantum 5, 567 (2021)). In this work, we propose an alternative estimation framework based on Stein's identity that also achieves constant computational complexity. Furthermore, our method reduces the quantum resources required for QFIM estimation compared to the SPSA approach. We provide numerical examples using the transverse-field Ising model and the lattice Schwinger model to demonstrate the feasibility of applying our method to realistic quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子フィッシャー情報行列(QFIM)は、変分量子イマジナリー時間進化や量子自然勾配Descentのような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。 この制限に対処するために、計算複雑性を定数(量子5, 567 (2021))に減らすために、SPSA(Sultaneous Perturbation Stochastic Approximation)のような確率的手法が用いられている。 本研究では,定常計算の複雑性も達成する,スタインの同一性に基づく代替推定フレームワークを提案する。 さらに,本手法はSPSA法と比較してQFIM推定に必要な量子資源を削減する。 横フィールドイジングモデルと格子シュウィンガーモデルを用いて,本手法を現実的な量子システムに適用可能であることを示す。

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