論文の概要: DiffQ: Unified Parameter Initialization for Variational Quantum Algorithms via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17324v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 02:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.217546
• Title: DiffQ: Unified Parameter Initialization for Variational Quantum Algorithms via Diffusion Models
• Title（参考訳）: DiffQ:拡散モデルによる変分量子アルゴリズムの統一パラメータ初期化
• Authors: Chi Zhang, Mengxin Zheng, Qian Lou, Fan Chen,
• Abstract要約: DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)に基づくパラメータ初期化器DiffQを紹介する。 実験の結果、DiffQはベースラインを超え、初期損失を最大8.95まで減らし、収束ステップを最大23.4%減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.170560778286443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) are widely used in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, but their trainability and performance depend critically on initialization parameters that shape the optimization landscape. Existing machine learning-based initializers achieve state-of-the-art results yet remain constrained to single-task domains and small datasets of only hundreds of samples. We address these limitations by reformulating VQA parameter initialization as a generative modeling problem and introducing DiffQ, a parameter initializer based on the Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM). To support robust training and evaluation, we construct a dataset of 15,085 instances spanning three domains and five representative tasks. Experiments demonstrate that DiffQ surpasses baselines, reducing initial loss by up to 8.95 and convergence steps by up to 23.4%.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代に広く使われているが、その訓練性と性能は最適化風景を形成する初期化パラメータに大きく依存している。 既存の機械学習ベースのイニシャライザは、最先端の結果を達成するが、シングルタスクドメインと数百のサンプルの小さなデータセットに制約されない。 本稿では, VQAパラメータの初期化を生成モデル問題として再検討し, DiffQ, Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) に基づくパラメータ初期化器を導入することで,これらの制約に対処する。 堅牢なトレーニングと評価を支援するため、3つのドメインと5つの代表的なタスクにまたがる15,085のインスタンスのデータセットを構築した。 実験の結果、DiffQはベースラインを超え、初期損失を最大8.95まで減らし、収束ステップを最大23.4%減らした。

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