論文の概要: Stacking the Deck: Tunable Trainability in Stacked LCUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24686v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 17:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.521369
• Title: Stacking the Deck: Tunable Trainability in Stacked LCUs
• Title（参考訳）: スタック・ザ・デッキ - スタック化されたLCUにおける変更可能なトレーナビリティ
• Abstract要約: 変分量子回路は、多くの量子コンピューティングの短期的応用の中心となっている。 本稿では,大理石高原と古典的シミュラビリティの相違点を提供する変分アンサッツとして,重畳されたユニタリの線形結合(S-LCU)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3795542973467905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum circuits have been central to many proposed near-term applications of quantum computing, but a growing body of evidence suggests that trainability and quantum advantage are fundamentally at odds: ansätze expressive enough to resist efficient classical simulation tend to exhibit barren plateaus, while structures that provably rule out barren plateaus typically render them classically simulable. We propose a stacked linear combination of unitaries (S-LCU) as a variational ansatz which provides a tunable trade-off between barren plateaus and classical simulability. Using a diagrammatic analysis, we bound the loss-landscape variance of the Free Fermion S-LCU, whose elements are fermionic Gaussian unitaries. We prove a variance lower bound of $Ω(1/(n k^{3l}))$, with a simulation cost of $O(k^{2l} n^3)$ using the best known classical algorithm, compared to a quantum gate complexity of only $O(lkn^2)$. The number of layers $l$ serves as a single dial that trades computational complexity against the rate of cost concentration. This offers practitioners a systematic method for constructing ansätze with a complexity-trainability trade-off that best suits their application and hardware.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路は、多くの提案された量子コンピューティングの短期的応用の中心であるが、トレーニング可能性と量子的優位性は基本的には奇数である: 効率的な古典的シミュレーションに抵抗するのに十分なアンセッツェ表現は、バレンプラトーを示す傾向があり、一方、バレンプラトーを確実に排除する構造は、典型的には古典的にシミュレートできる。 本稿では,大理石高原と古典的シミュラビリティの相違点を提供する変分アンサッツとして,ユニタリの重畳線形結合(S-LCU)を提案する。 図式解析を用いて、素元がフェルミオンガウスユニタリである自由フェルミオン S-LCU の損失ランドスケープ分散を束縛する。 我々は、最もよく知られた古典的アルゴリズムを用いて、$O(k^{2l} n^3)$のシミュレーションコストで、$Ω(1/(n k^{3l})$の分散下界を証明し、$O(lkn^2)$の量子ゲートの複雑さを証明した。 層数$l$は、コスト集中率と計算複雑性を交換する単一のダイヤルとして機能する。 これによって、アプリケーションとハードウェアに最も適した複雑性とトレーニングのトレードオフを備えたアンセッツェを構築するための体系的な方法が提供されます。

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