論文の概要: Can Classical Initialization Help Variational Quantum Circuits Escape the Barren Plateau?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18497v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 21:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.598099
• Title: Can Classical Initialization Help Variational Quantum Circuits Escape the Barren Plateau?
• Title（参考訳）: 古典的初期化は、変分量子回路がバレン高原を抜けるのに役立つか?
• Authors: Yifeng Peng, Xinyi Li, Zhemin Zhang, Samuel Yen-Chi Chen, Zhiding Liang, Ying Wang,
• 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パラダイムである。 それらは、システムサイズや回路深さによって勾配が指数関数的に消えるいわゆるバレンプラトー問題によって妨げられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.491246867521053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) have emerged as a leading paradigm in near-term quantum computing, yet their performance can be hindered by the so-called barren plateau problem, where gradients vanish exponentially with system size or circuit depth. While most existing VQA research employs simple Gaussian or zero-initialization schemes, classical deep learning has long benefited from sophisticated weight initialization strategies such as Xavier, He, and orthogonal initialization to improve gradient flow and expedite convergence. In this work, we systematically investigate whether these classical methods can mitigate barren plateaus in quantum circuits. We first review each initialization's theoretical grounding and outline how to adapt the notions from neural networks to VQAs. We then conduct extensive numerical experiments on various circuit architectures and optimization tasks. Our findings indicate that while the initial heuristics, inspired by classical initialization, yield moderate improvements in certain experiments, their overall benefits remain marginal. By outlining a preliminary exploration plan in this paper, we aim to offer the research community a broader perspective and accessible demonstrations. Furthermore, we propose future research directions that may be further refined by leveraging the insights gained from this work.
• 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いて主要なパラダイムとして登場したが、その性能は、システムサイズや回路深さによって勾配が指数関数的に消えるいわゆるバレンプラトー問題によって妨げられる。 既存のVQA研究の多くは単純なガウスあるいはゼロ初期化スキームを採用しているが、古典的なディープラーニングは、Xavier、He、直交初期化といった洗練されたウェイト初期化戦略の恩恵を受けている。 本研究では,これらの古典的手法が量子回路におけるバレンプラトーを緩和できるかどうかを系統的に検討する。 まず、各初期化の理論的基礎を概観し、ニューラルネットワークからVQAへの考え方をどう適応するかを概説する。 次に、様々な回路アーキテクチャと最適化タスクについて広範な数値実験を行う。 実験結果から, 古典的初期化にインスパイアされた初期ヒューリスティックスは, 一定の実験で適度な改善が得られたが, 全体としての利点は乏しいことが示唆された。 本論文では,予備調査計画の概要を述べることにより,研究コミュニティに広い視点とアクセス可能な実演を提供することを目標としている。 さらに,本研究から得られた知見を活用することにより,さらなる改良が期待できる今後の研究方向性を提案する。

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