論文の概要: The PID Controller Strikes Back: Classical Controller Helps Mitigate Barren Plateaus in Noisy Variational Quantum Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14820v1
- Date: Tue, 18 Nov 2025 14:55:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.478347
- Title: The PID Controller Strikes Back: Classical Controller Helps Mitigate Barren Plateaus in Noisy Variational Quantum Circuits
- Title（参考訳）: ノイズの多い量子回路でバレンプラトーを緩和するPIDコントローラ
- Authors: Zhehao Yi, Rahul Bhadani,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は古典最適化と量子計算の利点を組み合わせたものである。
VQAはしばしば、バレン高原(Barren Plateau)として知られる消失する勾配問題に悩まされる。
本稿では,古典的比例積分微分制御器とニューラルネットワークを統合し,変動量子回路のパラメータを更新するハイブリッド手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5520082338220947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) combine the advantages of classical optimization and quantum computation, making them one of the most promising approaches in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. However, when optimized using gradient descent, VQAs often suffer from the vanishing gradient problem, commonly known as the barren plateau. Various methods have been proposed to mitigate this issue. In this work, we propose a hybrid approach that integrates a classical proportional-integral-derivative (PID) controller with a neural network to update the parameters of variational quantum circuits. We refer to this method as NPID, which aims to mitigate the barren plateau. The proposed algorithm is tested on randomly generated quantum input states and random quantum circuits with parametric noise to evaluate its universality, and additional simulations are conducted under different noise rates to examine its robustness. The effectiveness of the proposed method is evaluated based on its convergence speed toward the target cost value. Simulation results show that NPID achieves a convergence efficiency 2-9 times higher than NEQP and QV, with performance fluctuations averaging only 4.45% across different noise levels. These results highlight the potential of integrating classical control theory into quantum optimization, providing a new perspective for improving the trainability and stability of variational quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は古典的な最適化と量子計算の利点を組み合わせて、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代の最も有望なアプローチの1つである。
しかしながら、勾配勾配勾配を用いて最適化された場合、VQAはバレン台地として知られる消滅する勾配問題にしばしば悩まされる。
この問題を緩和するために様々な方法が提案されている。
本研究では,古典的比例積分導関数(PID)コントローラをニューラルネットワークに統合し,変動量子回路のパラメータを更新するハイブリッド手法を提案する。
本手法を,バレン高原の緩和を目的としたNPIDと呼ぶ。
提案アルゴリズムは、ランダムに生成された量子入力状態とパラメトリックノイズを持つランダム量子回路を用いて、その普遍性を評価する。
提案手法の有効性は,目標コスト値に対する収束速度に基づいて評価する。
シミュレーションの結果, NPIDはNEQPとQVの2～9倍の収束効率を実現し, ノイズレベルの平均変動は4.45%に過ぎなかった。
これらの結果は古典的制御理論を量子最適化に統合する可能性を強調し、変分量子アルゴリズムのトレーニング可能性と安定性を改善するための新たな視点を提供する。
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