論文の概要: Shot-Efficient ADAPT-VQE via Reused Pauli Measurements and Variance-Based Shot Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16879v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 12:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.713294
• Title: Shot-Efficient ADAPT-VQE via Reused Pauli Measurements and Variance-Based Shot Allocation
• Title（参考訳）: リユースパウリ測定と可変型ショットアロケーションによるショット効率ADAPT-VQE
• Authors: Azhar Ikhtiarudin, Gagus Ketut Sunnardianto, Fadjar Fathurrahman, Mohammad Kemal Agusta, Hermawan Kresno Dipojono,
• Abstract要約: ADAPT-VQEにおけるショット要求を減らすための2つの統合戦略を提案する。 まず,次のADAPT-VQEイテレーションの演算子選択ステップにおいて,VQEパラメータ最適化時に得られるパウリ測定結果を再利用する。 第2に、分散に基づくショットアロケーションをハミルトンおよび演算子勾配測定の両方に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Adaptive Variational Quantum Eigensolver (ADAPT-VQE) is a promising approach for quantum algorithms in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, offering advantages over traditional VQE methods by reducing circuit depth and mitigating challenges in classical optimization. However, a major challenge in ADAPT-VQE is the high quantum measurement (shot) overhead required for circuit parameter optimization and operator selection. In this work, we propose two integrated strategies to reduce the shot requirements in ADAPT-VQE. First, we reuse Pauli measurement outcomes obtained during VQE parameter optimization in the subsequent operator selection step of the next ADAPT-VQE iteration, which involves operator gradient measurements. Second, we apply variance-based shot allocation to both Hamiltonian and operator gradient measurements. Our numerical results demonstrate that each method, individually and in combination, significantly reduces the number of shots needed to achieve chemical accuracy while maintaining result fidelity across the studied molecular systems.
• Abstract（参考訳）: Adaptive Variational Quantum Eigensolver (ADAPT-VQE) は、ノイズ中間量子(NISQ)時代の量子アルゴリズムにおいて有望なアプローチであり、回路深さを減らし、古典最適化における課題を軽減することで、従来のVQE法よりも有利である。 しかし、ADAPT-VQEにおける大きな課題は、回路パラメータ最適化と演算子選択に必要な高い量子測定(ショット)オーバーヘッドである。 本研究では,ADAPT-VQEにおけるショット要求を減らすための2つの統合戦略を提案する。 まず,次のADAPT-VQE繰り返しの演算子選択ステップにおいて,VQEパラメータ最適化時に得られるパウリ測定結果を再利用する。 第2に、分散に基づくショットアロケーションをハミルトンおよび演算子勾配測定の両方に適用する。 以上の結果から, 各手法は, 研究分子系全体にわたって結果の忠実性を維持しつつ, 化学的精度を達成するために必要なショット数を著しく低減することがわかった。

関連論文リスト

• Looking elsewhere: improving variational Monte Carlo gradients by importance sampling [41.94295877935867]
  ニューラルネットワーク量子状態(NQS)は、量子多体波動関数を表現するために強力で表現力のあるアンサッツを提供する。 量子化学で現れる急激なピーク波動関数のようないくつかのシナリオは、変動最適化の有効性を阻害する高分散勾配推定器をもたらすことが知られている。 本研究では、適応的に調整された重要度サンプリングを用いて、これらのサンプリング問題に取り組むための体系的戦略について検討する。 提案手法により,バニラVMCの計算コストを,高ピークの量子化学波動関数をターゲットとした場合,最大100倍に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T18:00:03Z)
• Adaptive variational quantum dynamics simulations with compressed circuits and fewer measurements [4.2643127089535104]
  AVQDS(T)と呼ばれる適応変分量子力学シミュレーション(AVQDS)法の改良版を示す。 このアルゴリズムは、変分力学の精度の尺度であるマクラクラン距離を一定しきい値以下に保つために、アンザッツ回路に不連結なユニタリゲートの層を適応的に加算する。 また、雑音耐性を増強した変動パラメータに対する線形運動方程式を解くために、固有値トランケーションに基づく手法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T02:56:43Z)
• Artificial-Intelligence-Driven Shot Reduction in Quantum Measurement [6.649102874357367]
  変量量子固有解法(VQE)は、分子基底エネルギーを近似するための強力な解を提供する。 量子ハードウェアにおける推定確率は繰り返し測定を必要とする(ショット) 本稿では,全撮影量を最小化するために,自動でショット割り当てポリシーを学習する強化学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T21:51:07Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• SantaQlaus: A resource-efficient method to leverage quantum shot-noise for optimization of variational quantum algorithms [1.0634978400374293]
  変分量子アルゴリズム(VQA)に適した資源効率最適化アルゴリズムであるSantaQlausを紹介する。 サンタクロースは, 地域最適度の低さに収束するリスクを軽減するために, 既存のアルゴリズムよりも優れていることを示す。 これは、量子変分モデルの効率的で堅牢なトレーニングの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T18:58:20Z)
• Weight Re-Mapping for Variational Quantum Algorithms [54.854986762287126]
  変動量子回路(VQC)における重み付けの考え方を紹介する。 我々は,8つの分類データセットに対する影響を評価するために,7つの異なる重み再マッピング関数を用いる。 以上の結果から,重量再マッピングによりVQCの収束速度が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T09:42:21Z)
• Fermionic Adaptive Sampling Theory for Variational Quantum Eigensolvers [0.0]
  ADAPT-VQEは、波動関数における演算子の重要性を推定する際、大きな測定オーバーヘッドに悩まされる。 波動関数におけるスレーター行列式の集団からのみ導かれる重要度に基づいて演算子を選択するFAST-VQEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T18:57:18Z)
• Constrained Optimization via Quantum Zeno Dynamics [23.391640416533455]
  量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。 量子最適化のダイナミクスは、フォールトトレラントな量子コンピュータ上の制約内部分空間に効率的に制限できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T18:00:40Z)
• Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits: Convergence Analysis [42.275148861039895]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズプロセッサを介して量子アドバンテージを得るための最も有望な経路を提供する。 不完全性とデコヒーレンスによるゲートノイズは、バイアスを導入して勾配推定に影響を与える。 QEM(Quantum error mitigation)技術は、キュービット数の増加を必要とせずに、推定バイアスを低減することができる。 QEMは必要な反復回数を減らすことができるが、量子ノイズレベルが十分に小さい限りである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T10:48:04Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm Based Maximum Likelihood Detection [80.28858481461418]
  量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。 量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-11T10:56:24Z)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [1.43494686131174]
  本稿では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上でのチューニングについて述べる。 VQEのケーススタディにおいて、異なる最小値の効率と有効性について分析した。 これまでのほとんどの結果は量子VQE回路のチューニングに集中しているが、量子ノイズの存在下では、古典的な最小化ステップを慎重に選択して正しい結果を得る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T21:31:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。