論文の概要: From Barren Plateaus to SPSA Optimization in Variational Quantum Eigensolvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.09810v1
• Date: Mon, 10 Aug 2026 16:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 19:16:37.38565
• Title: From Barren Plateaus to SPSA Optimization in Variational Quantum Eigensolvers
• Title（参考訳）: 変分量子固有解法におけるバレン高原からSPSA最適化へ
• Abstract要約: バレンプラトー(BP)現象は、変量量子固有溶媒の訓練性に根本的な課題をもたらす。 我々は,BPが同時摂動近似アルゴリズムの最適化力学にどう影響するかを特徴付ける理論的枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.743290038942542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The barren plateau (BP) phenomenon poses a fundamental challenge to the trainability of variational quantum eigensolvers (VQEs) by causing exponentially vanishing gradients as the system size increases. While extensive studies have investigated the geometric origins of BP, its impact on the optimization dynamics and complexity of practical algorithms under finite-shot measurements remains poorly understood. In this paper, we develop a theoretical framework that characterizes how the BP affects the optimization dynamics of the Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) algorithm and quantifies the resulting iteration complexity and measurement budget. We derive non-asymptotic bias and variance characterizations of the SPSA gradient estimator, introduce a signal-to-noise ratio analysis to quantify gradient reliability, and establish convergence guarantees for SPSA under finite-shot measurements. Our results show that the exponentially decaying gradient energy associated with BP leads to an exponential increase in the number of iterations required to achieve a fixed relative optimization accuracy, which in turn results in an exponential increase in the total measurement budget.
• Abstract（参考訳）: バレンプラトー(BP)現象は、変分量子固有解器(VQE)の訓練性に根本的な課題をもたらし、システムサイズが大きくなるにつれて指数関数的に減少する勾配を引き起こす。 BPの幾何学的起源について広範な研究が行われてきたが、有限ショット測定下での実用的なアルゴリズムの最適化力学と複雑性への影響はよく分かっていない。 本稿では,BPが同時摂動確率近似(SPSA)アルゴリズムの最適化力学にどう影響するかを特徴付ける理論的枠組みを開発し,その結果の反復複雑性と測定予算を定量化する。 我々は、SPSA勾配推定器の非漸近バイアスと分散特性を導出し、勾配の信頼性を定量化するための信号-雑音比分析を導入し、有限ショット測定によるSPSAの収束保証を確立する。 以上の結果から,BPに付随する指数的に減衰する勾配エネルギーは,固定された相対的最適化精度を達成するために必要な反復回数を指数関数的に増加させ,その結果,総測定予算の指数関数的に増加することが示唆された。

関連論文リスト

• Quantized Stochastic Primal-Dual Methods for Distributed Optimization under Relaxed Global Geometry [2.15242029196761]
  ランダムな(偏りのない)量子化によってモデル化された勾配と有限ビット通信を用いた分散最適化について検討する。 制限されたセカント不等式 (RSI) の下では、勾配ノイズ、量子化歪み、ネットワーク接続性によって決定される明示的な近傍への線形の縮約が得られる。 PolyakLojasiewicz (PL) の不等式では、同じ量子化環境で線形-近傍収束が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-09T18:18:41Z)
• Fine-grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic Bilevel Optimization [71.33048115652474]
  バイレベル最適化(SBO)は、最近多くの機械学習パラダイムに統合されている。 本稿では,二段階最適化手法の体系的解析について述べる。 結果は再読解を必要とせず、より汎用的な目的関数に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-05T12:12:58Z)
• Total Variation Guarantees for Sampling with Stochastic Localization [0.0]
  本稿では,局所化に基づくサンプリングアルゴリズムSLIPSの厳密な収束解析について述べる。 SLIPSを全変動距離で保証する。 さらに,離散化点の最適選択を経験的に観測した理論的な洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T10:34:42Z)
• On the Role of Batch Size in Stochastic Conditional Gradient Methods [51.97510367368799]
  条件勾配法におけるバッチサイズの役割を,$-KL条件下で検討した。 バッチサイズの増加は、当初は最適化の精度を向上するが、重要なしきい値を超えると、固定トークン予算の下でのメリットと飽和度は、パフォーマンスを劣化させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-22T12:23:41Z)
• Stability and Generalization of Push-Sum Based Decentralized Optimization over Directed Graphs [55.77845440440496]
  プッシュベースの分散通信は、情報交換が非対称である可能性のある通信ネットワークの最適化を可能にする。 我々は、グラディエント・プッシュ(SGP)アルゴリズムのための統一的な一様安定性フレームワークを開発する。 重要な技術的要素は、2つの量に束縛された不均衡認識の一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T05:32:03Z)
• Comprehensive Numerical Studies of Barren Plateau and Overparametrization in Variational Quantum Algorithm [0.1507721242745381]
  パラメータ化量子回路を用いた変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティングに広く応用されている。 VQA最適化はしばしばバレンプラトー (BP) と呼ばれる勾配の消失と局所的なミニマの存在に悩まされる。 本稿では,BPとOPの影響と変動量子回路の最適化における相互作用を定量的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T09:17:48Z)
• The Procrustean Bed of Time Series: The Optimization Bias of Point-wise Loss [53.542743390809356]
  本稿では,最適化バイアス(EOB)の期待に関する第一原理解析を提案する。 時間列が決定論的で構造化されるほど、ポイントワイドの損失関数によるバイアスがより厳しくなる。 本稿では,DFTとDWTの両原理を同時に実現する具体的ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-21T06:08:22Z)
• Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling [49.484190237840714]
  本稿では,両者の時間的分離を必要とせずに,意思決定とIS分布を共同で更新する反復型アルゴリズムを提案する。 本手法は,IS分布系に対する目的的,軽度な仮定の凸性の下で,最小の変数分散を達成し,大域収束を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T16:10:18Z)
• Optimization of Iterative Blind Detection based on Expectation Maximization and Belief Propagation [29.114100423416204]
  ブロックフェーディング線形シンボルチャネルに対するブラインドシンボル検出法を提案する。 本研究では,研究予測アルゴリズムとユビキタスな信条伝搬アルゴリズムを組み合わせた共同チャネル推定・検出手法を設計する。 提案手法は,効率よく一般化したスケジュールを学習し,高信号対雑音シナリオにおけるコヒーレントBP検出よりも優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T08:45:50Z)
• Barren Plateaus in Variational Quantum Computing [0.32360458646569984]
  変分量子コンピューティングは、様々な分野で応用される柔軟な計算パラダイムを提供する。 それらのポテンシャルを実現するための重要な障害はバレンプラトー現象(BP)である。 本稿では,BP現象の現在の理解について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T18:00:10Z)
• FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse optimisation on Measures [3.377298662011438]
  本稿では,コニックパーティクルグラディエントDescent(CPGD)のスケーラビリティを高めるために,ランダム特徴と協調してグラディエントDescent戦略を利用する新しいアルゴリズムを提案する。 以下の重要な結果を示す厳密な数学的証明を提供する: $mathrm(i)$ 降下軌道に沿った解測度の総変動ノルムは有界であり、安定性を確保し、望ましくない発散を防ぐ。$mathrm(ii)$ 収束率$O(log(K)/sqrtK)$$$$$K以上の大域収束保証を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T20:41:43Z)
• Stability and Generalization Analysis of Gradient Methods for Shallow Neural Networks [59.142826407441106]
  本稿では,アルゴリズム安定性の概念を活用して,浅層ニューラルネットワーク(SNN)の一般化挙動について検討する。 我々は、SNNを訓練するために勾配降下(GD)と勾配降下(SGD)を考慮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T18:48:00Z)
• Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
  ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。 そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。