1マイクロテクノロジーおよびナノサイエンス学部、MC2、チャーマーズ工科大学、412 96 ヨーテボリ、スウェーデン
2Volvo Group Trucks Technology、405 08 ヨーテボリ、スウェーデン
3Future Technologies、Saab Surveillance、412 76 ヨーテボリ、スウェーデン
4チャルマーズ工科大学化学および化学工学部、412 96 ヨーテボリ、スウェーデン
5チャルマーズ工科大学物理学科、412 96 ヨーテボリ、スウェーデン
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抽象
変分量子アルゴリズム (VQA) は、現在の量子コンピューティング インフラストラクチャを利用するための有望なアプローチです。 VQA は、古典的なアルゴリズムを介して閉ループで最適化されたパラメータ化された量子回路に基づいています。このハイブリッド アプローチでは、量子処理装置の負荷は軽減されますが、フラットなエネルギー ランドスケープを特徴とする従来の最適化が犠牲になります。虚数時間伝播、自然勾配、運動量ベースのアプローチなどの既存の最適化手法は有望な候補ですが、量子デバイスに大きな負担をかけるか、収束が遅いという問題が頻繁に発生します。この研究では、既存のアプローチの最良の側面を抽出することを目的とした新しいオプティマイザーである量子ブロイデン適応自然勾配 (qBang) アプローチを提案します。 Broyden アプローチを採用してフィッシャー情報行列の近似更新を行い、それを運動量ベースのアルゴリズムと組み合わせることで、qBang は量子リソース要件を削減しながら、よりリソースを要求する代替手段よりも優れたパフォーマンスを実現します。不毛のプラトー、量子化学、および最大カット問題のベンチマークは、フラット (ただし指数関数的にフラットではない) 最適化ランドスケープの場合、既存の手法と比べて明らかな改善が見られ、全体的に安定したパフォーマンスを示しています。 qBang は、多数の改善の可能性を備えた、勾配ベースの VQA の新しい開発戦略を導入します。
注目の画像: 水素化リチウム LiH の基底状態エネルギーを求める際の、量子ブロイデン適応自然勾配 (qBang) と量子自然勾配 (QNG) の最適化パフォーマンスの比較。
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によって引用
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[2] Erika Magnusson、Aaron Fitzpatrick、Stefan Knecht、Martin Rahm、Werner Dobrautz、「量子化学のための効率的な量子コンピューティングに向けて: 相互相関および適応アンザッツ技術による回路の複雑さの軽減」、 arXiv：2402.16659, (2024).
上記の引用は SAO / NASA ADS （最後に正常に更新された2024-04-10 11:37:00）。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。
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- 情報源： https://quantum-journal.org/papers/q-2024-04-09-1313/
