論文の概要: Gate Freezing Method for Gradient-Free Variational Quantum Algorithms in Circuit Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07742v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 13:22:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.413696
• Title: Gate Freezing Method for Gradient-Free Variational Quantum Algorithms in Circuit Optimization
• Title（参考訳）: 回路最適化における勾配自由変分量子アルゴリズムのゲート凍結法
• Authors: Joona Pankkonen, Lauri Ylinen, Matti Raasakka, Andrea Marchesin, Ilkka Tittonen,
• Abstract要約: 量子回路(PQC)は変分量子アルゴリズム(VQA)の鍵となるコンポーネントである PQCは量子ゲートを通じて量子情報の柔軟な符号化を可能にし、量子化学、最適化、量子機械学習などの領域でうまく適用されている。 これらの可能性にもかかわらず、NISQハードウェア上のPQC性能はノイズ、デコヒーレンス、および勾配に基づく最適化を妨げるバレンプラトーの存在によって妨げられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameterized quantum circuits (PQCs) are pivotal components of variational quantum algorithms (VQAs), which represent a promising pathway to quantum advantage in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. PQCs enable flexible encoding of quantum information through tunable quantum gates and have been successfully applied across domains such as quantum chemistry, combinatorial optimization, and quantum machine learning. Despite their potential, PQC performance on NISQ hardware is hindered by noise, decoherence, and the presence of barren plateaus, which can impede gradient-based optimization. To address these limitations, we propose novel methods for improving gradient-free optimizers Rotosolve, Fraxis, and FQS, incorporating information from previous parameter iterations. Our approach conserves computational resources by reallocating optimization efforts toward poorly optimized gates, leading to improved convergence. The experimental results demonstrate that our techniques consistently improve the performance of various optimizers, contributing to more robust and efficient PQC optimization.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路 (PQC) は変分量子アルゴリズム (VQA) の主成分であり、ノイズの多い中間スケール量子 (NISQ) デバイスにおいて量子優位性への有望な経路を示す。 PQCは、可変量子ゲートを通じて量子情報の柔軟な符号化を可能にし、量子化学、組合せ最適化、量子機械学習などの領域でうまく適用されている。 これらの可能性にもかかわらず、NISQハードウェア上のPQC性能はノイズ、デコヒーレンス、および勾配に基づく最適化を妨げるバレンプラトーの存在によって妨げられている。 これらの制約に対処するため、従来のパラメータの反復からの情報を取り込んで、勾配のない最適化器Rotosolve、Fraxis、FQSを改善する新しい手法を提案する。 提案手法は, 最適化が不十分なゲートに最適化作業を割り当てることで, 計算資源を保存し, 収束性を向上させる。 実験結果から,本手法は様々な最適化器の性能を継続的に向上し,より堅牢で効率的なPQC最適化に寄与することが示された。

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