論文の概要: Gradient Analysis of Barren Plateau in Parameterized Quantum Circuits with multi-qubit gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05288v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 04:17:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.75792
• Title: Gradient Analysis of Barren Plateau in Parameterized Quantum Circuits with multi-qubit gates
• Title（参考訳）: 多ビットゲートを有するパラメータ化量子回路におけるバレンプラトーの勾配解析
• Authors: Yuhan Yao, Yoshihiko Hasegawa,
• Abstract要約: 本稿では、量子回路の勾配特性を多ビットゲートで解析するための一般的な理論的枠組みを提案する。 本手法は,パラメータのHaarランダムな仮定を回避し,直接的枠組みを一般化する。 この枠組みを単層および深層回路に適用し、多ビットゲートの大きさと量子ビット数、層数、有効パラメータによって勾配の分散がどのように決定されるかを定量化する分析結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9392167468538464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of the Barren Plateau phenomenon poses a significant challenge to quantum machine learning. While most Barren Plateau analyses focus on single-qubit rotation gates, the gradient behavior of Parameterized Quantum Circuits built from multi-qubit gates remains largely unexplored. In this work, we present a general theoretical framework for analyzing the gradient properties of Parameterized Quantum Circuits with multi-qubit gates. Our method generalizes the direct computation framework, bypassing the Haar random assumption on parameters and enabling the calculation of the gradient expectation and variance. We apply this framework to single-layer and deep-layer circuits, deriving analytical results that quantify how gradient variance is co-determined by the size of the multi-qubit gate and the number of qubits, layers, and effective parameters. Numerical simulations validate our findings. Our study provides a refined framework for analyzing and optimizing Parameterized Quantum Circuits with complex multi-qubit gates.
• Abstract（参考訳）: バレンプラトー現象の出現は、量子機械学習にとって大きな課題となっている。 バレン高原のほとんどの分析は1量子回転ゲートに焦点をあてているが、パラメータ化量子回路は多量子ゲートから構築される勾配の挙動はほとんど解明されていない。 本研究では、パラメータ化量子回路の勾配特性を多ビットゲートで解析するための一般的な理論的枠組みを提案する。 本手法は,パラメータに対するハール確率仮定を回避し,勾配予測と分散の計算を可能にすることによって,直接計算の枠組みを一般化する。 この枠組みを単層および深層回路に適用し、多ビットゲートの大きさと量子ビット数、層数、有効パラメータによって勾配の分散がどのように決定されるかを定量化する分析結果を得る。 数値シミュレーションが我々の発見を裏付ける。 本研究は、複雑なマルチキュービットゲートを用いたパラメータ化量子回路の解析と最適化のための洗練されたフレームワークを提供する。

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