論文の概要: Pre-optimization of quantum circuits, barren plateaus and classical simulability: tensor networks to unlock the variational quantum eigensolver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04676v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 15:49:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.599889
• Title: Pre-optimization of quantum circuits, barren plateaus and classical simulability: tensor networks to unlock the variational quantum eigensolver
• Title（参考訳）: 量子回路、バレンプラトーおよび古典的シミュラビリティの事前最適化:変分量子固有解法を解き放つテンソルネットワーク
• Authors: Baptiste Anselme Martin, Thomas Ayral,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは基底状態を作成するための実践的なアプローチであるが、量子優位性の可能性はまだ不明である。 微分可能2次元テンソルネットワーク(TN)を用いて、横フィールドイジングモデル(TFIM)の基底状態を作成するパラメータ化量子回路を最適化する。 システムサイズに比例して指数関数的に縮小しない拡張勾配帯にアクセスできることにより,TN事前最適化がバレン高原問題を緩和できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms are practical approaches to prepare ground states, but their potential for quantum advantage remains unclear. Here, we use differentiable 2D tensor networks (TN) to optimize parameterized quantum circuits that prepare the ground state of the transverse field Ising model (TFIM). Our method enables the preparation of states with high energy accuracy, even for large systems beyond 1D. We show that TN pre-optimization can mitigate the barren plateau issue by giving access to enhanced gradient zones that do not shrink exponentially with system size. We evaluate the classical simulation cost evaluating energies at these warm-starts, and identify regimes where quantum hardware offers better scaling than TN simulations.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは基底状態を作成するための実践的なアプローチであるが、量子優位性の可能性はまだ不明である。 ここでは、2Dテンソルネットワーク(TN)を用いて、横フィールドイジングモデル(TFIM)の基底状態を作成するパラメータ化量子回路を最適化する。 提案手法により, 1次元を超える大規模システムにおいても, 高精度な状態の調製が可能となる。 システムサイズに比例して指数関数的に縮小しない拡張勾配帯にアクセスできることにより,TN事前最適化がバレン高原問題を緩和できることを示す。 我々は、これらのウォームスタート時のエネルギーを評価する古典的なシミュレーションコストを評価し、量子ハードウェアがTNシミュレーションよりも優れたスケーリングを提供するレジームを特定する。

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