論文の概要: Provable avoidance of barren plateaus for the Quantum Approximate Optimization Algorithm with Grover mixers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10424v2
- Date: Fri, 10 Oct 2025 00:40:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.863685
- Title: Provable avoidance of barren plateaus for the Quantum Approximate Optimization Algorithm with Grover mixers
- Title(参考訳): グラバーミキサーを用いた量子近似最適化アルゴリズムにおけるバレン高原の回避
- Authors: Boris Tsvelikhovskiy, Matthew Nuyten, Bojko N. Bakalov,
- Abstract要約: 我々は、量子近似最適化アルゴリズム(GM-QAOA)のGrover-mixer変種に関連するリー代数を解析する。
GM-QAOA の DLA が、同じ状態の全ての QAOA 変種の中で最大の可換量を持つことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.764671395172401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We analyze the dynamical Lie algebras (DLAs) associated with the Grover-mixer variant of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (GM-QAOA). When the initial state is the uniform superposition of computational basis states, we show that the corresponding DLA is isomorphic to $\mathfrak{su}(d) \oplus \mathfrak{u}(1)\oplus \mathfrak{u}(1)$, where $d$ denotes the number of distinct values of the objective function. We also establish an analogous result for other choices of initial states and Grover-type mixers. Furthermore, we prove that the DLA of GM-QAOA has the largest possible commutant among all QAOA variants initialized with the same state, corresponding physically to the maximal set of conserved quantities. We derive an explicit formula for the variance of the GM-QAOA loss function in terms of the objective function values, and we show that for a broad class of optimization problems, GM-QAOA with sufficiently many layers avoids barren plateaus.
- Abstract(参考訳): 我々は,量子近似最適化アルゴリズム(GM-QAOA)のGrover-mixer変種に関連する動的リー代数(DLAs)を解析する。
初期状態が計算基底状態の一様重ね合わせであるとき、対応する DLA は $\mathfrak{su}(d) \oplus \mathfrak{u}(1)\oplus \mathfrak{u}(1)$ に同型であることを示す。
また、初期状態とグローバー型ミキサーの他の選択に対する類似結果も確立する。
さらに, GM-QAOA の DLA は, 保存量の最大値集合に対応して, 同一状態で初期化された全ての QAOA 変種の中で最大の可換量を持つことを示す。
目的関数の値からGM-QAOA損失関数の分散に関する明示的な式を導出し、最適化問題の幅広いクラスにおいて、十分に多くの層を持つGM-QAOAが不規則な台地を避けることを示す。
関連論文リスト
- Applying Grover-mixer Quantum Alternating Operator Ansatz Algorithm to High-order Unconstrained Binary Optimization Problems [0.21847754147782883]
Grover-mixer(GM-QAOA)は、グローバル検索機能のために魅力的な代替手段を提供する。
GM-QAOAはXM-QAOAとは異なり,回路深度で単調な性能向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-28T18:01:20Z) - A Fresh Look at Generalized Category Discovery through Non-negative Matrix Factorization [83.12938977698988]
Generalized Category Discovery (GCD) は、ラベル付きベースデータを用いて、ベース画像と新規画像の両方を分類することを目的としている。
現在のアプローチでは、コサイン類似性に基づく共起行列 $barA$ の固有の最適化に不適切に対処している。
本稿では,これらの欠陥に対処するNon-Negative Generalized Category Discovery (NN-GCD) フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T07:24:11Z) - Performance Upper Bound of Grover-Mixer Quantum Alternating Operator Ansatz [3.5023108034606256]
QAOA(Quantum Alternating Operator Ansatz)は最適化問題を解くための量子アルゴリズムの一分野である。
特定の変種であるGrover-Mixer Quantum Alternating Operator Ansatz (GM-QAOA)は、等価な目的値を共有する状態間で均一な振幅を保証する。
GM-QAOAはサンプリング確率を2次的に向上させ,一貫した性能を維持するために,問題サイズと指数関数的にスケールする回路深度を必要とすることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T05:47:27Z) - Dynamical System Identification, Model Selection and Model Uncertainty Quantification by Bayesian Inference [0.8388591755871735]
本研究では,時系列データから動的システム同定を行うためのMAPフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T12:16:52Z) - Analytical results for the Quantum Alternating Operator Ansatz with Grover Mixer [0.0]
本稿では,問題ハミルトニアンスペクトルに付随する確率分布に依存する予測値の解析式として,GM-QAOAを統計的に解析する手法を提案する。
我々はこの分析を、Grover-based QAOAと呼ぶGrovermixerを用いて、より一般的なQAOAの文脈に拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T23:17:08Z) - Revisiting Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [85.51611950757643]
IAC (Instance-Adaptive Clustering, インスタンス適応クラスタリング) を提案する。
IACは$ MathcalO(n, textpolylog(n) $の計算複雑性を維持しており、大規模問題に対してスケーラブルで実用的なものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T08:46:06Z) - Optimal Extragradient-Based Bilinearly-Coupled Saddle-Point Optimization [116.89941263390769]
滑らかな凸凹凸結合型サドル点問題, $min_mathbfxmax_mathbfyF(mathbfx) + H(mathbfx,mathbfy)$ を考える。
漸進的勾配指数(AG-EG)降下指数アルゴリズムについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T06:10:20Z) - General Hamiltonian Representation of ML Detection Relying on the
Quantum Approximate Optimization Algorithm [74.6114458993128]
最適化問題を解くために考案された量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、既存のノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上で実行することができる。
我々は、QAOAを適切に適応させることにより、一般星座の最大可能性(ML)検出問題を解く。
特に、M-ary Gray-mapped Quarature amplitude modulation (MQAM) 星座では、同相成分をコードする特定の量子ビットと二次成分をコードする量子ビットが、興味のある量子系において独立であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T14:11:24Z) - Improved Convergence Rate of Stochastic Gradient Langevin Dynamics with
Variance Reduction and its Application to Optimization [50.83356836818667]
勾配ランゲヴィン・ダイナミクスは非エプス最適化問題を解くための最も基本的なアルゴリズムの1つである。
本稿では、このタイプの2つの変種、すなわち、分散還元ランジュバンダイナミクスと再帰勾配ランジュバンダイナミクスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T11:39:00Z) - A Variational Inference Approach to Inverse Problems with Gamma
Hyperpriors [60.489902135153415]
本稿では,ガンマハイパープライヤを用いた階層的逆問題に対する変分反復交替方式を提案する。
提案した変分推論手法は正確な再構成を行い、意味のある不確実な定量化を提供し、実装が容易である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T06:33:29Z) - Threshold-Based Quantum Optimization [0.0]
Th-QAOA(Threshold QAOA)は、量子交互演算子Ansatz(QAOA)の変種である。
GM-Th-QAOAをGroverの量子探索アルゴリズムの一般化と見なすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T19:36:49Z) - Solving correlation clustering with QAOA and a Rydberg qudit system: a
full-stack approach [94.37521840642141]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とクォーディットを用いた相関クラスタリング問題について検討する。
具体的には、中性原子量子コンピュータを検討し、相関クラスタリングのためのフルスタックアプローチを提案する。
ゲート数によって定量化されるように、quditの実装はqubitエンコーディングよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T11:07:38Z) - Cauchy-Schwarz Regularized Autoencoder [68.80569889599434]
変分オートエンコーダ(VAE)は、強力で広く使われている生成モデルのクラスである。
GMMに対して解析的に計算できるCauchy-Schwarz分散に基づく新しい制約対象を導入する。
本研究の目的は,密度推定,教師なしクラスタリング,半教師なし学習,顔分析における変分自動エンコーディングモデルの改善である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-06T17:36:26Z) - High-Dimensional Quadratic Discriminant Analysis under Spiked Covariance
Model [101.74172837046382]
そこで本研究では,魚の識別比を最大化する2次分類手法を提案する。
数値シミュレーションにより,提案した分類器は,合成データと実データの両方において古典的R-QDAよりも優れるだけでなく,計算量の削減も要求されることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T12:00:26Z) - Grover Mixers for QAOA: Shifting Complexity from Mixer Design to State
Preparation [0.0]
本稿では,Grover 様選択位相シフト混合演算子を用いた量子交互演算子 Ansatz (QAOA) の変種を提案する。
GM-QAOA は任意のNP最適化問題に取り組み、全ての実現可能な解の同値な重ね合わせを効率的に作成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-30T20:24:53Z)
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。