論文の概要: Energy Landscape Plummeting in Variational Quantum Eigensolver: Subspace Optimization, Non-iterative Corrections and Generator-informed Initialization for Improved Quantum Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13097v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 17:07:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:36:13.340403
- Title: Energy Landscape Plummeting in Variational Quantum Eigensolver: Subspace Optimization, Non-iterative Corrections and Generator-informed Initialization for Improved Quantum Efficiency
- Title（参考訳）: 変分量子固有解法におけるエネルギーランドスケーププラミング:部分空間最適化,非定形補正,および生成元インフォームド初期化による量子効率の向上
- Authors: Chayan Patra, Rahul Maitra,
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は、ハードウェアノイズとバレンプラトーと局所トラップの存在により、重大な課題に直面している。
本稿では,VQE最適化を低次元部分空間に投影することにより,ハードウェアリソースの利用率と精度を最適化する汎用形式を提案する。
数値シミュレーションにより, 化学にインスパイアされたアンザッツと組み合わせることで, 最小値の1～2桁の精度で推定できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Variational Quantum Eigensolver (VQE) faces significant challenges due to hardware noise and the presence of barren plateaus and local traps in the optimization landscape. To mitigate the detrimental effects of these issues, we introduce a general formalism that optimizes hardware resource utilization and accuracy by projecting VQE optimizations on to a reduced-dimensional subspace, followed by a set of posteriori corrections. Our method partitions the ansatz into a lower dimensional principal subspace and a higher-dimensional auxiliary subspace based on a conjecture of temporal hierarchy present among the parameters during optimization. The adiabatic approximation exploits this hierarchy, restricting optimization to the lower dimensional principal subspace only. This is followed by an efficient higher dimensional auxiliary space reconstruction without the need to perform variational optimization. These reconstructed auxiliary parameters are subsequently included in the cost-function via a set of auxiliary subspace corrections (ASC) leading to a "plummeting effect" in the energy landscape toward a more optimal minima without utilizing any additional quantum hardware resources. Numerical simulations show that, when integrated with any chemistry-inspired ansatz, our method can provide one to two orders of magnitude better estimation of the minima. Additionally, based on the adiabatic approximation, we introduce a novel initialization strategy driven by unitary rotation generators for accelerated convergence of gradient-informed dynamic quantum algorithms. Our method shows heuristic evidences of alleviating the effects of local traps, facilitating convergence toward a more optimal minimum.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、ハードウェアノイズと、最適化ランドスケープにおけるバレンプラトーと局所トラップの存在により、重大な課題に直面している。
これらの問題による有害な影響を軽減するために、VQE最適化を縮小次元部分空間に投影し、その後に一連の後部補正を行うことにより、ハードウェアリソース利用と精度を最適化する一般的な形式を導入している。
本手法では,アンザッツをパラメータ間の時間的階層の予想に基づいて,低次元主部分空間と高次元補助部分空間に分割する。
断熱近似はこの階層を利用し、低次元の主部分空間のみに最適化を制限する。
これに続いて、変分最適化を行うことなく、効率的な高次元補助空間再構成を行う。
これらの再構成された補助パラメータは、追加の量子ハードウェア資源を使わずに、エネルギーランドスケープにおいてより最適なミニマへの「プラミング効果」をもたらす補助部分空間補正(ASC)によってコスト関数に含まれる。
数値シミュレーションにより, 化学にインスパイアされたアンザッツと組み合わせることで, 最小値の1～2桁の精度で推定できることがわかった。
さらに,アディバティック近似に基づいて,勾配インフォームド動的量子アルゴリズムの収束を加速するためのユニタリ回転生成器によって駆動される新しい初期化戦略を導入する。
本手法は,局所トラップの効果を緩和し,より最適な最小値への収束を促進するヒューリスティックな証拠を示す。
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