論文の概要: How to find expressible and trainable parameterized quantum circuits?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14451v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 15:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.813076
• Title: How to find expressible and trainable parameterized quantum circuits?
• Title（参考訳）: 表現可能で訓練可能な量子回路の探索法
• Abstract要約: トレーニング性と表現性を組み合わせた回路を同定するための特性に基づくアンザッツ探索フレームワークを提案する。 実量子コンピュータ上での実用可能性を示し、変分量子アルゴリズムに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whether parameterized quantum circuits (PQCs) can be systematically constructed to be both trainable and expressive remains an open question. Highly expressive PQCs often exhibit barren plateaus, while several trainable alternatives admit efficient classical simulation. We address this question by deriving a finite-sample, dimension-independent concentration bound for estimating the variance of a PQC cost function, yielding explicit trainability guarantees. Across commonly used ansätze, we observe an anticorrelation between trainability and expressibility, consistent with theoretical insights. Building on this observation, we propose a property-based ansatz-search framework for identifying circuits that combine trainability and expressibility. We demonstrate its practical viability on a real quantum computer and apply it to variational quantum algorithms. We identify quantum neural network ansätze with improved effective dimension using over $6 \times$ fewer parameters, and for VQE on $\mathrm{H}_2$ we achieve UCCSD-like accuracy at substantially reduced circuit complexity.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路(PQC)が、訓練可能かつ表現可能の両方に体系的に構築できるかどうかは未解決の問題である。 高表現率のPQCは、しばしば不毛の台地を示すが、いくつかの訓練可能な代替品は、効率的な古典的シミュレーションを許容する。 我々は,PQCコスト関数の分散を推定するために,有限サンプル次元非依存濃度を導出した。 一般的に用いられるアンセッツェ(Ansätze)は、学習可能性と表現性の間の反相関を理論的洞察と整合して観察する。 本研究は,学習性と表現性を組み合わせた回路同定のための特性ベースアンサツ探索フレームワークを提案する。 実量子コンピュータ上での実用可能性を示し、変分量子アルゴリズムに適用する。 量子ニューラルネットワークのアンセッツェは、6ドル以上の時間でパラメータを減らし、VQEが$\mathrm{H}_2$の場合、回路の複雑さを大幅に減らしてUCCSDのような精度を実現する。

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