論文の概要: Enhancing Circuit Trainability with Selective Gate Activation Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12738v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 02:10:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.064652
• Title: Enhancing Circuit Trainability with Selective Gate Activation Strategy
• Title（参考訳）: 選択ゲート活性化戦略による回路訓練性向上
• Authors: Jeihee Cho, Junyong Lee, Daniel Justice, Shiho Kim,
• Abstract要約: ハイブリッド量子古典コンピューティングは、量子化学や機械学習といった様々な分野の課題に取り組むために、変分量子アルゴリズム(VQA)に大きく依存している。 VQAは、回路のトレーサビリティと表現性の間のバランスという限界に直面している。 本研究では,これらの課題に対する潜在的な解決策として,選択ゲートアクティベーション戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1423466013824966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid quantum-classical computing relies heavily on Variational Quantum Algorithms (VQAs) to tackle challenges in diverse fields like quantum chemistry and machine learning. However, VQAs face a critical limitation: the balance between circuit trainability and expressibility. Trainability, the ease of optimizing circuit parameters for problem-solving, is often hampered by the Barren Plateau, where gradients vanish and hinder optimization. On the other hand, increasing expressibility, the ability to represent a wide range of quantum states, often necessitates deeper circuits with more parameters, which in turn exacerbates trainability issues. In this work, we investigate selective gate activation strategies as a potential solution to these challenges within the context of Variational Quantum Eigensolvers (VQEs). We evaluate three different approaches: activating gates randomly without considering their type or parameter magnitude, activating gates randomly but limited to a single gate type, and activating gates based on the magnitude of their parameter values. Experiment results reveal that the Magnitude-based strategy surpasses other methods, achieving improved convergence.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典コンピューティングは、量子化学や機械学習といった様々な分野の課題に取り組むために、変分量子アルゴリズム(VQA)に大きく依存している。 しかし、VQAは回路のトレーニング可能性と表現性の間のバランスという限界に直面している。 問題解決のための回路パラメータを最適化することの容易さであるトレインビリティは、バレン高原によってしばしば妨げられ、勾配が消えて最適化が妨げられる。 一方、表現可能性の向上、幅広い量子状態を表現する能力は、より多くのパラメータを持つより深い回路を必要とすることが多く、結果としてトレーニング可能性の問題が悪化する。 本研究では,変分量子固有解法(VQEs)の文脈におけるこれらの課題に対する潜在的な解決策として,選択ゲート活性化戦略を検討する。 ゲートのタイプやパラメータの大きさを考慮せずにゲートをランダムに活性化し、ゲートをランダムに活性化するが単一のゲートタイプに制限し、パラメータ値の大きさに基づいてゲートを活性化する。 実験の結果,マグニチュードに基づく戦略が他の手法を超越し,コンバージェンスの改善が達成された。

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