論文の概要: Optimization Strategies for Variational Quantum Algorithms in Noisy Landscapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01715v2
- Date: Sat, 27 Sep 2025 14:39:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.398679
- Title: Optimization Strategies for Variational Quantum Algorithms in Noisy Landscapes
- Title（参考訳）: ノイズランドスケープにおける変分量子アルゴリズムの最適化手法
- Authors: Vojtěch Novák, Ivan Zelinka, Václav Snášel,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティングにおける主要なアプローチである。
我々は変分量子ソルバ(VQE)のための50以上のメタヒューリスティックアルゴリズムをベンチマークした。
その結果、ノイズの多いVQEのための小さなレジリエントアルゴリズムを特定し、短期量子デバイス上での最適化戦略のガイダンスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.061173711613792085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) are a leading approach for near-term quantum computing but face major optimization challenges from noise, barren plateaus, and complex energy landscapes. We benchmarked more than fifty metaheuristic algorithms for the Variational Quantum Eigensolver (VQE) using a three-phase procedure: initial screening on the Ising model, scaling tests up to nine qubits, and convergence on a 192-parameter Hubbard model. Landscape visualizations revealed that smooth convex basins in noiseless settings become distorted and rugged under finite-shot sampling, explaining the failure of gradient-based local methods. Across models, CMA-ES and iL-SHADE consistently achieved the best performance, while Simulated Annealing (Cauchy), Harmony Search, and Symbiotic Organisms Search also showed robustness. In contrast, widely used optimizers such as PSO, GA, and standard DE variants degraded sharply with noise. These results identify a small set of resilient algorithms for noisy VQE and provide guidance for optimization strategies on near-term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティングにおける主要なアプローチであるが、ノイズ、不毛な高原、複雑なエネルギー景観からの大きな最適化課題に直面している。
我々は、Isingモデルの初期スクリーニング、9キュービットまでのスケーリングテスト、192パラメータのHubbardモデルへの収束という3段階の手順を用いて、50以上の変分量子固有解法(VQE)のメタヒューリスティックアルゴリズムをベンチマークした。
ランドスケープ・ビジュアライゼーションにより,非騒音条件下での滑らかな凸盆地は有限ショットサンプリングによって歪んだり頑丈になったり,勾配に基づく局所手法の故障を説明できた。
モデル全体では、CMA-ESとiL-SHADEは一貫して最高のパフォーマンスを達成し、Simulated Annealing (Cauchy)、Harmony Search、Symbiotic Organisms Searchも堅牢性を示した。
対照的に、PSO、GA、標準Dの変種といった広く使われているオプティマイザは、ノイズで大幅に劣化した。
これらの結果から、ノイズの多いVQEのための小さなレジリエントアルゴリズムを特定し、短期量子デバイス上での最適化戦略のガイダンスを提供する。
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