論文の概要: The Dual Role of Low-Weight Pauli Propagation: A Flawed Simulator but a Powerful Initializer for Variational Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06358v1
- Date: Fri, 08 Aug 2025 14:44:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.266523
- Title: The Dual Role of Low-Weight Pauli Propagation: A Flawed Simulator but a Powerful Initializer for Variational Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 低重量パウリ伝搬の2つの役割--フレーテッド・シミュレータと変分量子アルゴリズムの強力な初期化器-
- Authors: Zong-Liang Li, Shi-Xin Zhang,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、パラメータ化量子回路をチューニングするために古典的な事前最適化器に依存する。
本稿では,VQA回路をシミュレーションするための古典的手法として,LWPPアルゴリズムについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.951494089949975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) rely on a classical optimizer to tune a parameterized quantum circuit, raising the question of whether classical methods can assist in this process. In this work, we investigate the low-weight Pauli propagation (LWPP) algorithm as a potential classical tool for simulating the VQA circuit. We first find that LWPP is an unreliable estimator of the true energy, limiting its utility as a direct simulator. However, we uncover its real value: despite this numerical inaccuracy, its approximate optimization landscape robustly guides parameters toward high-quality basins of attraction. We therefore propose harnessing LWPP not for simulation, but as a classical pre-optimizer to find superior initial parameters for the main VQA loop. Benchmarking this strategy on Heisenberg models, we demonstrate a remarkable enhancement in both the final accuracy and convergence rate, typically by an order of magnitude, over standard heuristics. Our work thus reframes LWPP from a flawed simulator into a powerful classical pre-processor that effectively mitigates the notorious optimization challenges in VQAs and reduces the computational burden on near-term quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、パラメータ化量子回路をチューニングするために古典最適化器に依存しており、古典的手法がこの過程を補助できるかどうかという疑問を提起している。
本稿では,VQA回路をシミュレーションするための古典的ツールとして,LWPPアルゴリズムについて検討する。
まず、LWPPは真のエネルギーの信頼できない推定器であり、直接シミュレータとしての利用を制限している。
しかし、この数値的不正確さにもかかわらず、近似最適化のランドスケープは、パラメータを高品質なアトラクションの流域へ強く導く。
そこで本研究では,LWPPをシミュレーションではなく,古典的な事前最適化手法として,主VQAループに対して優れた初期パラメータを求めることを提案する。
ハイゼンベルクモデル上でこの戦略をベンチマークし、標準ヒューリスティックスよりも最終的な精度と収束率(典型的には桁違い)の両方が顕著に向上することを示した。
我々の研究は、LWPPを欠陥のあるシミュレータから、VQAの悪名高い最適化課題を効果的に軽減し、短期的な量子ハードウェアの計算負担を軽減する強力な古典的プリプロセッサに再構成する。
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