論文の概要: Experimental demonstration of the absence of noise-induced barren plateaus using information content landscape analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22851v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 10:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.65084
• Title: Experimental demonstration of the absence of noise-induced barren plateaus using information content landscape analysis
• Title（参考訳）: インフォメーションコンテンツランドスケープ分析を用いた騒音誘起バレン台地の不在の実験的実証
• Authors: Sebastian Schmitt, Linus Ekstrøm, Alberto Bottarelli, Xavier Bonet-Monroig,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピューティングにとって有望なツールである。 しかし、その性能はバレン高原(NIBP)によって制限されている。 NIBPは、回路構造に依存しないノイズの蓄積によって発生すると予測される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3066182802188202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms are a very promising tool for near-term quantum computing. However, despite their flexibility and wide applicability, their performance is fundamentally limited by Barren Plateaus (BP), where gradients vanish and optimization becomes intractable. Noise-Induced Barren Plateaus (NIBP) are particularly interesting, as they are predicted to arise due to noise accumulation independent of circuit structure. We experimentally study NIBP on IBM quantum hardware and demonstrate their absence under non-unital amplitude damping characterized by the qubit's $T_1$ coherence times. We use Information Content Landscape Analysis (ICLA) to efficiently estimate gradient norms for circuits ranging from 8 to 102 qubits, with hundreds of parameters and circuit runtimes of hundreds of microseconds. Classical simulations of the 8-qubit case under noiseless, depolarizing, amplitude damping, and dephasing noise models serve as a baseline comparison. We thoroughly analyze the experimental results considering calibration data, shot-noise, and circuit structure. We robustly observe that the gradient magnitude saturates beyond a characteristic circuit runtime, in contrast with the exponential decay expected from NIBP. Using recent theoretical results, we corroborate that under $T_1$-dominated noise NIBP do not occur and extract an effective $T_1^\text{eff}$ that is significantly shorter than suggested by standard calibration data. Our results experimentally confirm recent predictions on the absence of NIBP under non-unital noise. These findings also indicate that conventional benchmarking metrics based on average values for device characteristics may be insufficient to predict variational algorithm performance, but full distributions need to be considered.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、短期量子コンピューティングにとって非常に有望なツールである。 しかし、その柔軟性と幅広い適用性にもかかわらず、その性能は基本的にバレン高原(BP)によって制限され、勾配が消えて最適化が困難になる。 ノイズ誘起バレン台地(NIBP)は,回路構造に依存しないノイズ蓄積によって発生すると予測されるため,特に興味深い。 我々は,IBM量子ハードウェア上でNIBPを実験的に研究し,量子ビットのコヒーレンス時間に特徴付けられる非単位振幅減衰下でのNIBPの欠如を実証した。 我々はICLA(Information Content Landscape Analysis)を用いて、8から102キュービットの回路の勾配ノルムを効率的に推定し、数百のパラメータと数百マイクロ秒の回路ランタイムを持つ。 ノイズレス, 脱分極, 振幅減衰, 脱落音モデルの下での8ビットケースの古典シミュレーションは, ベースライン比較として機能する。 キャリブレーションデータ,ショットノイズ,回路構造を考慮した実験結果を徹底的に分析した。 我々は、NIBPから期待される指数減衰とは対照的に、勾配の等級が特性回路ランタイムを超えて飽和することを強く観察した。 最近の理論的結果から,$T_1$-dominated noise NIBPは発生せず,標準校正データよりかなり短い有効$T_1^\text{eff}$を抽出する。 非単位雑音下でのNIBPの欠如に関する最近の予測を実験的に検証した。 これらの結果は, デバイス特性の平均値に基づく従来のベンチマーク指標は, 変動アルゴリズムの性能を予測するには不十分であるが, 完全な分布を考慮する必要があることを示唆している。

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