論文の概要: Information-Theoretic Constraints on Variational Quantum Optimization: Efficiency Transitions and the Dynamical Lie Algebra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14701v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 16:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-21 14:22:08.769883
• Title: Information-Theoretic Constraints on Variational Quantum Optimization: Efficiency Transitions and the Dynamical Lie Algebra
• Title（参考訳）: 変分量子最適化に関する情報理論の制約:効率遷移と動的リー代数
• Authors: Jun Liang Tan,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、短期的な量子優位性の主要な候補であるが、そのスケーラビリティはバレンプラトー現象によって制限される。 アンシラを媒介としたコヒーレントフィードバックを用いて、古典的なランダウアー境界よりも2倍の長所を提供する量子絡み合わせを用いて、作業抽出を相互情報にリンクする経験的関係を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms are the leading candidates for near-term quantum advantage, yet their scalability is limited by the ``Barren Plateau'' phenomenon. While traditionally attributed to geometric vanishing gradients, we propose an information-theoretic perspective. Using ancilla-mediated coherent feedback, we demonstrate an empirical constitutive relation $ΔE \leq ηI(S:A)$ linking work extraction to mutual information, with quantum entanglement providing a factor-of-2 advantage over classical Landauer bounds. By scaling the system size, we identify a distinct efficiency transition governed by the dimension of the Dynamical Lie Algebra. Systems with polynomial algebraic complexity exhibit sustained positive efficiency, whereas systems with exponential complexity undergo an ``efficiency collapse'' ($η\to 0$) at $N \approx 6$ qubits. These results suggest that the trainability boundary in variational algorithms correlates with information-theoretic limits of quantum feedback control.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、短期的な量子優位性の主要な候補であるが、そのスケーラビリティは 'Barren Plateau' 現象によって制限される。 従来,幾何的消失勾配によるものであるが,情報理論的な視点を提案する。 アンシラを媒介とするコヒーレントフィードバックを用いて、古典的なランダウアー境界に対して2倍の利点を与える量子絡み合わせを用いて、作業抽出を相互情報にリンクする経験的構成的関係を実証する。 システムサイズを拡大することにより、動的リー代数の次元によって支配される、明確な効率遷移を同定する。 多項式代数的複雑性を持つ系は正の効率を持続するが、指数的複雑性を持つ系は、$N \approx 6$ qubits で '`効果崩壊' (η\to 0$) を行う。 これらの結果から,変分アルゴリズムのトレーニング可能性境界は,量子フィードバック制御の情報理論的限界と相関することが示唆された。

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