論文の概要: Scaling Quantum Algorithms via Dissipation: Avoiding Barren Plateaus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02043v1
- Date: Wed, 02 Jul 2025 18:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.071781
- Title: Scaling Quantum Algorithms via Dissipation: Avoiding Barren Plateaus
- Title（参考訳）: 散逸による量子アルゴリズムのスケーリング:バレン高原の回避
- Authors: Elias Zapusek, Ivan Rojkov, Florentin Reiter,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子デバイスにおける幅広い応用を可能にしている。
非単位力学を利用する散逸的量子アルゴリズムは、ノイズに対する顕著な堅牢性を持つ相補的なフレームワークを提供する。
非単体チャネルに基づく散逸型量子アルゴリズムは、単体と雑音によるバレンプラトーの両方を避けることができることを示す。
- 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: Variational quantum algorithms (VQAs) have enabled a wide range of applications on near-term quantum devices. However, their scalability is fundamentally limited by barren plateaus, where the probability of encountering large gradients vanishes exponentially with system size. In addition, noise induces barren plateaus, deterministically flattening the cost landscape. Dissipative quantum algorithms that leverage nonunitary dynamics to prepare quantum states via engineered cooling offer a complementary framework with remarkable robustness to noise. We demonstrate that dissipative quantum algorithms based on non-unital channels can avoid both unitary and noise-induced barren plateaus. Periodically resetting ancillary qubits actively extracts entropy from the system, maintaining gradient magnitudes and enabling scalable optimization. We provide analytic conditions ensuring they remain trainable even in the presence of noise. Numerical simulations confirm our predictions and illustrate scenarios where unitary algorithms fail but dissipative algorithms succeed. Our framework positions dissipative quantum algorithms as a scalable, noise-resilient alternative to traditional VQAs.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子デバイスにおける幅広い応用を可能にしている。
しかし、そのスケーラビリティは基本的に不毛の台地によって制限され、大きな勾配に遭遇する確率はシステムサイズとともに指数関数的に消える。
さらに、騒音は不毛の台地を誘導し、コスト景観を決定的に平坦にする。
非単体力学を利用する散逸的量子アルゴリズムは、エンジニアリングされた冷却によって量子状態を作成することで、ノイズに対する顕著な堅牢性を持つ補完的なフレームワークを提供する。
非単体チャネルに基づく散逸型量子アルゴリズムは、単体と雑音によるバレンプラトーの両方を避けることができることを示す。
周期的にリセットされた補助量子ビットはシステムからエントロピーを積極的に抽出し、勾配の等級を維持し、スケーラブルな最適化を可能にする。
ノイズがあってもトレーニング可能であることを保証した分析条件を提供する。
数値シミュレーションにより予測が確定し、ユニタリアルゴリズムが失敗するが散逸アルゴリズムが成功するシナリオが説明される。
我々のフレームワークは、分散量子アルゴリズムを従来のVQAに代わるスケーラブルで耐雑音性のある代替品として位置づけている。
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