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Diagnóstico de mesetas estériles con herramientas de Quantum Optimal Control

Martín Larocca1,2, Piotr Czarnik2, Kunal Sharma3,2, Gopikrishnan Muraleedharan2, Patrick J. Coles2, y M. Cerezo4,5

1Departamento de Física “JJ Giambiagi” e IFIBA, FCEyN, Universidad de Buenos Aires, 1428 Buenos Aires, Argentina
2División Teórica, Laboratorio Nacional de Los Álamos, Los Álamos, Nuevo México 87545, EE. UU.
3Instituto Hearne de Física Teórica y Departamento de Física y Astronomía, Universidad Estatal de Louisiana, Baton Rouge, LA, EE. UU.
4Ciencias de la Información, Laboratorio Nacional de Los Alamos, Los Alamos, NM 87545, EE. UU.
5Centro de Estudios No Lineales, Laboratorio Nacional de Los Alamos, Los Alamos, Nuevo México 87545, EE. UU.

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Resumen

Los algoritmos cuánticos variacionales (VQA) han recibido una atención considerable debido a su potencial para lograr una ventaja cuántica a corto plazo. Sin embargo, se necesita más trabajo para comprender su escalabilidad. Un resultado de escala conocido para los VQA son las mesetas estériles, donde ciertas circunstancias conducen a gradientes que desaparecen exponencialmente. Es folklore común que los ansatz inspirados en problemas evitan las mesetas estériles, pero, de hecho, se sabe muy poco sobre su escala de gradiente. En este trabajo empleamos herramientas de control óptimo cuántico para desarrollar un marco que pueda diagnosticar la presencia o ausencia de mesetas estériles para ansatzes inspirados en problemas. Dichos ansatz incluyen Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA), Hamiltonian Variational Ansatz (HVA) y otros. Con nuestro marco, demostramos que evitar mesetas estériles para estos ansatzes no siempre está garantizado. Específicamente, mostramos que la escala del gradiente del VQA depende del grado de controlabilidad del sistema y, por lo tanto, puede diagnosticarse a través del álgebra de Lie dinámica $mathfrak{g}$ obtenida de los generadores del ansatz. Analizamos la existencia de mesetas estériles en QAOA y HVA ansatzes, y destacamos el papel del estado de entrada, ya que diferentes estados iniciales pueden conducir a la presencia o ausencia de mesetas estériles. En conjunto, nuestros resultados proporcionan un marco para las estrategias de diseño de ansatz conscientes de la capacidad de entrenamiento que no tienen el costo de recursos cuánticos adicionales. Además, demostramos resultados negativos para la obtención de estados fundamentales con ansatzes variacionales para sistemas controlables como los vidrios giratorios. Nuestro trabajo establece un vínculo entre la existencia de mesetas yermas y el escalamiento de la dimensión de $mathfrak{g}$.

En este trabajo, proporcionamos un marco novedoso para diagnosticar la presencia o ausencia de mesetas estériles (BP) en algoritmos cuánticos variacionales y modelos cuánticos de aprendizaje automático. Nuestro trabajo aprovecha las herramientas de la teoría del control cuántico para conectar la escala de los gradientes de la función de costo con la dimensión del llamado álgebra de Lie dinámica (DLA), el cierre de Lie de los generadores del circuito cuántico parametrizado. Nuestros resultados mejoran en gran medida nuestra comprensión del fenómeno BP, permitiéndonos predecir su ocurrencia en una amplia gama de escenarios que no estaban cubiertos por la literatura previa. En conjunto, este trabajo proporciona estrategias novedosas para un diseño consciente de la entrenabilidad activa de arquitecturas de redes neuronales cuánticas y muestra la importancia del DLA en la computación cuántica variacional.

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► referencias

[ 1 ] Peter W Shor. Algoritmos para computación cuántica: logaritmos discretos y factorización. En Actas del simposio anual número 35 sobre fundamentos de la informática, páginas 124–134. IEEE, 1994. 10.1109/SFCS.1994.365700. URL https:/​/​ieeexplore.ieee.org/​document/​365700.
https: / / doi.org/ 10.1109 / SFCS.1994.365700
https: / / ieeexplore.ieee.org/ document / 365700

[ 2 ] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim y Seth Lloyd. Algoritmo cuántico para sistemas lineales de ecuaciones. Physical Review Letters, 103 (15): 150502, 2009. 10.1103/​PhysRevLett.103.150502. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.103.150502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502

[ 3 ] Dominic W Berry, Andrew M Childs, Richard Cleve, Robin Kothari y Rolando D Somma. Simulación de la dinámica hamiltoniana con una serie de Taylor truncada. Cartas de revisión física, 114 (9): 090502, 2015. 10.1103/​PhysRevLett.114.090502. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.114.090502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.090502

[ 4 ] Iulia M Georgescu, Sahel Ashhab y Franco Nori. Simulación cuántica. Revisiones de física moderna, 86 (1): 153, 2014. 10.1103/​RevModPhys.86.153. URL https:/​/​journals.aps.org/​rmp/​abstract/​10.1103/​RevModPhys.86.153.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.86.153

[ 5 ] Juan Preskill. Computación cuántica en la era nisq y más allá. Cuántica, 2: 79, 2018. 10.22331/q-2018-08-06-79. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2018-08-06-79/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2018-08-06-79 /

[ 6 ] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio y Patrick J. Coles. Algoritmos cuánticos variacionales. Nature Reviews Physics, 3 (1): 625–644, 2021a. 10.1038/​s42254-021-00348-9. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s42254-021-00348-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9
https: / / www.nature.com/ articles / s42254-021-00348-9

[ 7 ] Carlos Bravo-Prieto, Ryan LaRose, M. Cerezo, Yigit Subasi, Lukasz Cincio y Patrick Coles. Solucionador lineal cuántico variacional. Preimpresión de arXiv arXiv:1909.05820, 2019. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1909.05820.
arXiv: 1909.05820

[ 8 ] Hsin-Yuan Huang, Kishor Bharti y Patrick Rebentrost. Algoritmos cuánticos a corto plazo para sistemas lineales de ecuaciones. Preimpresión de arXiv arXiv:1909.07344, 2019. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1909.07344.
arXiv: 1909.07344

[ 9 ] Xiaosi Xu, Jinzhao Sun, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin y Xiao Yuan. Algoritmos variacionales para álgebra lineal. Boletín científico, 66 (21): 2181–2188, 2021. 10.1016/​j.scib.2021.06.023. URL https:/​/​www.sciencedirect.com/​science/​article/​pii/​S2095927321004631.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2021.06.023
https: / / www.sciencedirect.com/ science / article / pii / S2095927321004631

[ 10 ] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin y Xiao Yuan. Simulación cuántica variacional basada en ansatz de la evolución del tiempo imaginario. npj Quantum Information, 5 (1): 1–6, 2019. 10.1038/​s41534-019-0187-2. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41534-019-0187-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0187-2
https: / / www.nature.com/ articles / s41534-019-0187-2

[ 11 ] Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes y Nicholas J Mayhall. Un algoritmo variacional adaptativo para simulaciones moleculares exactas en una computadora cuántica. Nature Communications, 10 (1): 1–9, 2019. 10.1038/​s41467-019-10988-2. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-019-10988-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-019-10988-2
https: / / www.nature.com/ articles / s41467-019-10988-2

[ 12 ] Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles y Andrew Sornborger. Avance rápido variacional para simulación cuántica más allá del tiempo de coherencia. npj Quantum Information, 6 (1): 1–10, 2020. 10.1038/​s41534-020-00302-0. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41534-020-00302-0.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-020-00302-0
https: / / www.nature.com/ articles / s41534-020-00302-0

[ 13 ] Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles y Andrew Sornborger. Diagonalización hamiltoniana variacional para simulación cuántica dinámica. Preimpresión de arXiv arXiv:2009.02559, 2020. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2009.02559.
arXiv: 2009.02559

[ 14 ] Joe Gibbs, Kaitlin Gili, Zoë Holmes, Benjamin Commeau, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles y Andrew Sornborger. Simulaciones de larga duración con alta fidelidad en hardware cuántico. Preimpresión de arXiv arXiv:2102.04313, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2102.04313.
arXiv: 2102.04313

[ 15 ] Yong-Xin Yao, Niladri Gomes, Feng Zhang, Cai-Zhuang Wang, Kai-Ming Ho, Thomas Iadecola y Peter P Orth. Simulaciones de dinámica cuántica variacional adaptativa. PRX Quantum, 2 (3): 030307, ​​2021. 10.1103/​PRXQuantum.2.030307. URL https:/​/​journals.aps.org/​prxquantum/​abstract/​10.1103/​PRXQuantum.2.030307.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030307

[ 16 ] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C Benjamin y Xiao Yuan. Simulación cuántica variacional de procesos generales. Cartas de revisión física, 125 (1): 010501, 2020. 10.1103/PhysRevLett.125.010501. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.125.010501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.010501

[ 17 ] Jonathan Wei Zhong Lau, Kishor Bharti, Tobias Haug y Leong Chuan Kwek. Simulación cuántica asistida de hamiltonianos dependientes del tiempo. Preimpresión de arXiv arXiv:2101.07677, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2101.07677.
arXiv: 2101.07677

[ 18 ] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik y Jeremy L O'brien. Un solucionador de valores propios variacionales en un procesador cuántico fotónico. Nature Communications, 5 (1): 1–7, 2014. doi.org/​10.1038/​ncomms5213. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​ncomms5213#citeas.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213
https://​/​www.nature.com/​articles/​ncomms5213#citeas

[ 19 ] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone y Sam Gutmann. Un algoritmo de optimización de aproximación cuántica. preprint de arXiv arXiv: 1411.4028, 2014. URL https: / / arxiv.org/ abs / 1411.4028.
arXiv: 1411.4028

[ 20 ] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush y Alán Aspuru-Guzik. La teoría de los algoritmos clásicos cuánticos híbridos variacionales. New Journal of Physics, 18 (2): 023023, 2016. 10.1007/978-94-015-8330-5_4. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​1367-2630/​18/​2/​023023.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-94-015-8330-5_4
https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​1367-2630/​18/​2/​023023

[ 21 ] Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger y Patrick J Coles. Compilación cuántica asistida por cuántica. Cuántica, 3: 140, 2019. 10.22331/q-2019-05-13-140. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2019-05-13-140/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-05-13-140
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2019-05-13-140 /

[ 22 ] Jonathan Romero, Jonathan P Olson y Alan Aspuru-Guzik. Codificadores automáticos cuánticos para una compresión eficiente de datos cuánticos. Quantum Science and Technology, 2 (4): 045001, 2017. 10.1088/2058-9565/aa8072. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​2058-9565/​aa8072.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aa8072

[ 23 ] Ryan LaRose, Arkin Tikku, Étude O'Neel-Judy, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Diagonalización del estado cuántico variacional. npj Quantum Information, 5 (1): 1–10, 2019. 10.1038/​s41534-019-0167-6. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41534-019-0167-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0167-6
https: / / www.nature.com/ articles / s41534-019-0167-6

[ 24 ] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger, Wojciech H Zurek y Patrick J Coles. Historias variacionales consistentes como algoritmo híbrido para fundamentos cuánticos. Nature Communications, 10 (1): 1–7, 2019. 10.1038/​s41467-019-11417-0. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-019-11417-0.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-019-11417-0
https: / / www.nature.com/ articles / s41467-019-11417-0

[ 25 ] M. Cerezo, Alexander Poremba, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Estimación de la fidelidad cuántica variacional. Cuántica, 4: 248, 2020. 10.22331/q-2020-03-26-248. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2020-03-26-248/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-03-26-248
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2020-03-26-248 /

[ 26 ] Y. Li y SC Benjamin. Eficiente simulador cuántico variacional que incorpora minimización activa de errores. física Rev. X, 7: 021050, junio de 2017. 10.1103/​PhysRevX.7.021050. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevX.7.021050.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

[ 27 ] Kentaro Heya, Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai y Keisuke Fujii. Simulador cuántico variacional subespacial. Preimpresión de arXiv arXiv:1904.08566, 2019. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1904.08566.
arXiv: 1904.08566

[ 28 ] Kishor Bharti y Tobias Haug. Simulador asistido por cuánticos. Revisión física A, 104 (4): 042418, 2021. 10.1103/​PhysRevA.104.042418. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.104.042418.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.042418

[ 29 ] M. Cerezo, Kunal Sharma, Andrew Arrasmith y Patrick J Coles. Solucionador propio de estado cuántico variacional. npj Quantum Information, 8 (1): 1–11, 2022. 10.1038/​s41534-022-00611-6. URL https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-022-00611-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-022-00611-6

[ 30 ] Jacob L Beckey, M. Cerezo, Akira Sone y Patrick J Coles. Algoritmo cuántico variacional para estimar la información cuántica de Fisher. Investigación de revisión física, 4 (1): 013083, 2022. 10.1103/​PhysRevResearch.4.013083. URL https:/​/​journals.aps.org/​prresearch/​abstract/​10.1103/​PhysRevResearch.4.013083.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.013083

[ 31 ] Lennart Bittel y Martin Kliesch. El entrenamiento de algoritmos cuánticos variacionales es np-difícil. física Rev. Lett., 127: 120502, septiembre de 2021. 10.1103/PhysRevLett.127.120502. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevLett.127.120502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.120502

[ 32 ] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa y Keisuke Fujii. Aprendizaje de circuitos cuánticos. Revisión física A, 98 (3): 032309, 2018. 10.1103/​PhysRevA.98.032309. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.98.032309.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

[ 33 ] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac y Nathan Killoran. Evaluación de gradientes analíticos en hardware cuántico. Revisión física A, 99 (3): 032331, 2019. 10.1103/​PhysRevA.99.032331. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.99.032331.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[ 34 ] Jonas M Kübler, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Un optimizador adaptativo para algoritmos variacionales de medición frugal. Cuántica, 4: 263, 2020. 10.22331/q-2020-05-11-263. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2020-05-11-263/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-05-11-263
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2020-05-11-263 /

[ 35 ] James Stokes, Josh Izaac, Nathan Killoran y Giuseppe Carleo. Gradiente natural cuántico. Cuántica, 4: 269, 2020. 10.22331/q-2020-05-25-269. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2020-05-25-269/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-05-25-269
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2020-05-25-269 /

[ 36 ] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D Somma y Patrick J Coles. Muestreo de operadores para optimización de tiro frugal en algoritmos variacionales. Preimpresión de arXiv arXiv:2004.06252, 2020. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2004.06252.
arXiv: 2004.06252

[ 37 ] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush y Hartmut Neven. Meseta estéril en paisajes de entrenamiento de redes neuronales cuánticas. Nature Communications, 9 (1): 1–6, 2018. 10.1038/​s41467-018-07090-4. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-018-07090-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4
https: / / www.nature.com/ articles / s41467-018-07090-4

[ 38 ] M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. mesetas estériles dependientes de la función de costo en circuitos cuánticos parametrizados poco profundos. Comunicaciones de la naturaleza, 12 (1): 1–12, 2021b. 10.1038/​s41467-021-21728-w. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w
https://​/​www.nature.com/​articles/​s41467-021-21728-w

[ 39 ] Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Mesetas estériles inducidas por ruido en algoritmos cuánticos variacionales. Nature Communications, 12 (1): 1–11, 2021. 10.1038/​s41467-021-27045-6. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-021-27045-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-021-27045-6
https: / / www.nature.com/ articles / s41467-021-27045-6

[ 40 ] M. Cerezo y Patrick J. Coles. Derivados de orden superior de redes neuronales cuánticas con mesetas estériles. Quantum Science and Technology, 6 (2): 035006, 2021. 10.1088/2058-9565/abf51a. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​2058-9565/​abf51a.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / abf51a

[ 41 ] Kunal Sharma, M. Cerezo, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Entrenabilidad de redes neuronales cuánticas basadas en perceptrones disipativos. Cartas de revisión física, 128 (18): 180505, 2022. 10.1103/​PhysRevLett.128.180505.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.180505

[ 42 ] Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Piotr Czarnik, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. Efecto de mesetas estériles en la optimización sin gradiente. Cuántica, 5: 558, 2021. 10.22331/q-2021-10-05-558. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2021-10-05-558/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-10-05-558
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2021-10-05-558 /

[ 43 ] Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin Yan, Patrick J. Coles, Andreas Albrecht y Andrew T Sornborger. Las mesetas estériles impiden el aprendizaje de codificadores. Cartas de revisión física, 126 (19): 190501, 2021. 10.1103/​PhysRevLett.126.190501. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.126.190501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.190501

[ 44 ] Carlos Ortiz Marrero, Mária Kieferová y Nathan Wiebe. Mesetas estériles inducidas por enredos. PRX Quantum, 2 (4): 040316, 2021. 10.1103/​PRXQuantum.2.040316. URL https:/​/​journals.aps.org/​prxquantum/​abstract/​10.1103/​PRXQuantum.2.040316.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316

[ 45 ] Taylor L Patti, Khadijeh Najafi, Xun Gao y Susanne F Yelin. Enredo ideó mitigación meseta estéril. Investigación de revisión física, 3 (3): 033090, 2021. 10.1103/​PhysRevResearch.3.033090. URL https:/​/​par.nsf.gov/​servlets/​purl/​10328786.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033090
https:/​/​par.nsf.gov/​servlets/​purl/​10328786

[ 46 ] Arthur Pesah, M. Cerezo, Samson Wang, Tyler Volkoff, Andrew T Sornborger y Patrick J Coles. Ausencia de mesetas estériles en redes neuronales convolucionales cuánticas. Revisión física X, 11 (4): 041011, 2021. 10.1103/​PhysRevX.11.041011. URL https:/​/​journals.aps.org/​prx/​abstract/​10.1103/​PhysRevX.11.041011.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.041011

[ 47 ] Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerezo y Patrick J Coles. Conectando la expresibilidad de ansatz con magnitudes de gradiente y mesetas estériles. PRX Quantum, 3: 010313, enero de 2022. 10.1103/PRXQuantum.3.010313. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PRXQuantum.3.010313.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.010313

[ 48 ] Andrew Arrasmith, Zoë Holmes, Marco Cerezo y Patrick J. Coles. Equivalencia de mesetas estériles cuánticas a concentración de costos y desfiladeros estrechos. Ciencia y tecnología cuánticas, 7 (4): 045015, 2022. 10.1088/2058-9565/ac7d06. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​2058-9565/​ac7d06.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ac7d06

[ 49 ] M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio y Patrick J Coles. mesetas estériles dependientes de la función de costo en circuitos cuánticos parametrizados poco profundos. Comunicaciones de la naturaleza, 12 (1): 1–12, 2021c. 10.1038/​s41467-021-21728-w. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w
https://​/​www.nature.com/​articles/​s41467-021-21728-w

[ 50 ] AV Uvarov y Jacob D Biamonte. En mesetas estériles y localidad de función de costo en algoritmos cuánticos variacionales. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 54 (24): 245301, 2021. 10.1088/1751-8121/abfac7. URL https:/​/​doi.org/​10.1088/​1751-8121/​abfac7.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1751-8121 / abfac7

[ 51 ] Tyler Volkoff y Patrick J. Coles. Grandes gradientes mediante correlación en circuitos cuánticos parametrizados aleatorios. Ciencia y tecnología cuánticas, 6 (2): 025008, 2021. 10.1088/2058-9565/abd89. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​2058-9565/​abd891.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / abd89

[ 52 ] Guillaume Verdon, Michael Broughton, Jarrod R McClean, Kevin J Sung, Ryan Babbush, Zhang Jiang, Hartmut Neven y Masoud Mohseni. Aprender a aprender con redes neuronales cuánticas a través de redes neuronales clásicas. Preimpresión de arXiv arXiv:1907.05415, 2019. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1907.05415.
arXiv: 1907.05415

[ 53 ] Edward Grant, Leonard Wossnig, Mateusz Ostaszewski y Marcello Benedetti. Una estrategia de inicialización para abordar mesetas estériles en circuitos cuánticos parametrizados. Cuántica, 3: 214, 2019. 10.22331/q-2019-12-09-214. URL https:/​/​quantum-journal.org/​papers/​q-2019-12-09-214/​.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-12-09-214
https: / / quantum-journal.org/ papers / q-2019-12-09-214 /

[ 54 ] Andrea Skolik, Jarrod R McClean, Masoud Mohseni, Patrick van der Smagt y Martin Leib. Aprendizaje por capas para redes neuronales cuánticas. Inteligencia de máquina cuántica, 3 (1): 1–11, 2021. 10.1007/​s42484-020-00036-4. URL https:/​/​doi.org/​10.1007/​s42484-020-00036-4.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s42484-020-00036-4

[ 55 ] M Bilkis, M. Cerezo, Guillaume Verdon, Patrick J. Coles y Lukasz Cincio. Un ansatz semiagnóstico con estructura variable para el aprendizaje automático cuántico. Preimpresión de arXiv arXiv:2103.06712, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2103.06712.
arXiv: 2103.06712

[ 56 ] Alicia B Magann, Christian Arenz, Matthew D Grace, Tak-San Ho, Robert L Kosut, Jarrod R McClean, Herschel A Rabitz y Mohan Sarovar. De pulsos a circuitos y viceversa: una perspectiva de control óptimo cuántico en algoritmos cuánticos variacionales. PRX Quantum, 2 (1): 010101, 2021. https:/​/​doi.org/​10.1103/​PRXQuantum.2.010101. URL https:/​/​journals.aps.org/​prxquantum/​abstract/​10.1103/​PRXQuantum.2.010101.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010101

[ 57 ] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli y Rupak Biswas. Del algoritmo de optimización cuántico aproximado a un operador cuántico alterno ansatz. Algoritmos, 12 (2): 34, 2019. 10.3390/​a12020034. URL https:/​/​www.mdpi.com/​1999-4893/​12/​2/​34.
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034
https:/​/​www.mdpi.com/​1999-4893/​12/​2/​34

[ 58 ] Dave Wecker, Matthew B. Hastings y Matthias Troyer. Progreso hacia algoritmos variacionales cuánticos prácticos. Revisión física A, 92: 042303, octubre de 2015. 10.1103/​PhysRevA.92.042303. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevA.92.042303.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.92.042303

[ 59 ] Roeland Wiersema, Cunlu Zhou, Yvette de Sereville, Juan Felipe Carrasquilla, Yong Baek Kim y Henry Yuen. Explorando el entrelazamiento y la optimización dentro del ansatz variacional hamiltoniano. PRX Quantum, 1 (2): 020319, 2020. 10.1103/​PRXQuantum.1.020319. URL https:/​/​journals.aps.org/​prxquantum/​abstract/​10.1103/​PRXQuantum.1.020319.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.1.020319

[ 60 ] Linghua Zhu, Ho Lun Tang, George S Barron, Nicholas J Mayhall, Edwin Barnes y Sophia E Economou. Algoritmo adaptativo de optimización cuántica aproximada para resolver problemas combinatorios en una computadora cuántica. Investigación de revisión física, 4 (3): 033029, 2022. 10.1103/​PhysRevResearch.4.033029. URL https:/​/​journals.aps.org/​prresearch/​abstract/​10.1103/​PhysRevResearch.4.033029.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.033029

[ 61 ] Alexandre Choquette, Agustin Di Paolo, Panagiotis Kl Barkoutsos, David Sénéchal, Ivano Tavernelli y Alexandre Blais. Ansatz inspirado en el control óptimo cuántico para algoritmos cuánticos variacionales. Investigación de revisión física, 3 (2): 023092, 2021. 10.1103/​PhysRevResearch.3.023092. URL https:/​/​journals.aps.org/​prresearch/​abstract/​10.1103/​PhysRevResearch.3.023092.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.023092

[ 62 ] Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nhat A Nghiem, Patrick J. Coles y M. Cerezo. Sutilezas en la entrenabilidad de los modelos de aprendizaje automático cuántico. Preimpresión de arXiv arXiv:2110.14753, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2110.14753.
arXiv: 2110.14753

[ 63 ] D. D'Alessandro. Introducción al Control Cuántico y la Dinámica. Chapman & Hall/​CRC Matemáticas aplicadas y ciencia no lineal. Taylor & Francis, 2007. ISBN 9781584888840. URL https:/​/​books.google.sm/​books?id=HbMYmAEACAAJ.
https://​/​books.google.sm/​books?id=HbMYmAEACAAJ

[ 64 ] Sukin Sim, Peter D Johnson y Alan Aspuru-Guzik. Expresibilidad y capacidad de entrelazamiento de circuitos cuánticos parametrizados para algoritmos híbridos cuánticos-clásicos. Tecnologías cuánticas avanzadas, 2 (12): 1900070, 2019. 10.1002/qute.201900070. URL https:/​/​onlinelibrary.wiley.com/​doi/​full/​10.1002/​qute.201900070.
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.201900070

[ 65 ] Cuevas de Carlton M. Corrección de errores cuánticos y operaciones reversibles. Journal of Superconductivity, 12 (6): 707–718, 1999. 10.1023/​A:1007720606911. URL https:/​/​link.springer.com/​article/​10.1023/​A:1007720606911.
https: / / doi.org/ 10.1023 / A: 1007720606911

[ 66 ] P Rungta, WJ Munro, K Nemoto, P Deuar, Gerard J Milburn y CM Caves. Enredo de qudit. En Directions in Quantum Optics, páginas 149–164. Springer, 2001. 10.1007/3-540-40894-0_14. URL https:/​/​link.springer.com/​chapter/​10.1007.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​3-540-40894-0_14
https://​/​link.springer.com/​chapter/​10.1007

[ 67 ] Nicholas Hunter-Jones. Diseños unitarios de mecánica estadística en circuitos cuánticos aleatorios. Preimpresión de arXiv arXiv:1905.12053, 2019. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1905.12053.
arXiv: 1905.12053

[ 68 ] Yoshifumi Nakata, Masato Koashi y Mio Murao. Generación de un diseño t de estado mediante circuitos cuánticos diagonales. New Journal of Physics, 16 (5): 053043, 2014. 10.1088/1367-2630/16/5/053043. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​1367-2630/​16/​5/​053043.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​16/​5/​053043

[ 69 ] Zhi-Cheng Yang, Armin Rahmani, Alireza Shabani, Hartmut Neven y Claudio Chamon. Optimización de algoritmos cuánticos variacionales utilizando el principio mínimo de pontryagin. Revisión física X, 7 (2): 021027, 2017. 10.1103/​PhysRevX.7.021027. URL https:/​/​journals.aps.org/​prx/​abstract/​10.1103/​PhysRevX.7.021027.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021027

[ 70 ] Oinam Romesh Meitei, Bryan T Gard, George S Barron, David P Pappas, Sophia E Economou, Edwin Barnes y Nicholas J Mayhall. Preparación de estado libre de puertas para simulaciones rápidas de autosolventes cuánticos variacionales: ctrl-vqe. Preimpresión de arXiv arXiv:2008.04302, 2020. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2008.04302.
arXiv: 2008.04302

[ 71 ] Juneseo Lee, Alicia B Magann, Herschel A Rabitz y Christian Arenz. Progreso hacia paisajes favorables en la optimización combinatoria cuántica. Revisión física A, 104 (3): 032401, 2021. 10.1103/​PhysRevA.104.032401. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevA.104.032401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.032401

[ 72 ] Jun Li, Xiaodong Yang, Xinhua Peng y Chang-Pu Sun. Enfoque híbrido cuántico-clásico para el control cuántico óptimo. Cartas de revisión física, 118 (15): 150503, 2017. 10.1103/​PhysRevLett.118.150503. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.118.150503.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.118.150503

[ 73 ] Viswanath Ramakrishna y Herschel Rabitz. Relación entre computación cuántica y controlabilidad cuántica. Revisión física A, 54 (2): 1715, 1996. 10.1103/​PhysRevA.54.1715. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.54.1715.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.54.1715

[ 74 ] Seth Lloyd. La optimización cuántica aproximada es computacionalmente universal. preimpresión de arXiv arXiv: 1812.11075, 2018. URL https: / / arxiv.org/ abs / 1812.11075.
arXiv: 1812.11075

[ 75 ] Mauro ES Morales, JD Biamonte y Zoltán Zimborás. Sobre la universalidad del algoritmo de optimización cuántica aproximada. Procesamiento de información cuántica, 19 (9): 1–26, 2020. 10.1007/​s11128-020-02748-9. URL https:/​/​link.springer.com/​article/​10.1007/​s11128-020-02748-9.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11128-020-02748-9

[ 76 ] V Akshay, H Philathong, Mauro ES Morales y Jacob D Biamonte. Déficits de accesibilidad en la optimización cuántica aproximada. Cartas de revisión física, 124 (9): 090504, 2020. 10.1103/​PhysRevLett.124.090504. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.124.090504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.124.090504

[ 77 ] Robert Zeier y Thomas Schulte-Herbrüggen. Principios de simetría en la teoría de sistemas cuánticos. Revista de física matemática, 52 (11): 113510, 2011. https:/​/​doi.org/​10.1063/​1.3657939. URL https:/​/​aip.scitation.org/​doi/​pdf/​10.1063/​1.3657939.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.3657939

[ 78 ] Thomas Polack, Haim Suchowski y David J. Tannor. Sistemas cuánticos incontrolables: un esquema de clasificación basado en subálgebras de mentira. Revisión física A, 79 (5): 053403, 2009. https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.79.053403. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.79.053403.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.79.053403

[ 79 ] Leonardo Banchi, Daniel Burgarth y Michael J. Kastoryano. Dinámica cuántica impulsada: ¿se combinará? Revisión física X, 7 (4): 041015, 2017. 10.1103/​PhysRevX.7.041015. URL https:/​/​journals.aps.org/​prx/​abstract/​10.1103/​PhysRevX.7.041015.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.041015

[ 80 ] Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M. Chow y Jay M. Gambetta. Eigensolver cuántico variacional eficiente en hardware para moléculas pequeñas e imanes cuánticos. Nature, 549 (7671): 242–246, septiembre de 2017. ISSN 1476-4687. 10.1038/naturaleza23879. URL https:/​/​doi.org/​10.1038/​nature23879.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

[ 81 ] Aram W Harrow y Richard A Low. Los circuitos cuánticos aleatorios son diseños aproximados de 2. Communications in Mathematical Physics, 291 (1): 257–302, 2009. 10.1007/​s00220-009-0873-6. URL https:/​/​link.springer.com/​article/​10.1007.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-009-0873-6
https: / / link.springer.com/ article / 10.1007

[ 82 ] Fernando GSL Brandao, Aram W Harrow y Michał Horodecki. Los circuitos cuánticos aleatorios locales son diseños polinómicos aproximados. Communications in Mathematical Physics, 346 (2): 397–434, 2016. 10.1007/​s00220-016-2706-8. URL https:/​/​link.springer.com/​article/​10.1007.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-016-2706-8
https: / / link.springer.com/ article / 10.1007

[ 83 ] Aram Harrow y Saeed Mehraban. Diseños $ t $ unitarios aproximados mediante circuitos cuánticos aleatorios cortos utilizando puertas de largo alcance y vecino más cercano. Preimpresión de arXiv arXiv:1809.06957, 2018. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​1809.06957.
arXiv: 1809.06957

[ 84 ] Andrés Lucas. Ising formulaciones de muchos problemas np. Fronteras en física, 2: 5, 2014. 10.3389/fphy.2014.00005. URL https:/​/​www.frontiersin.org/​articles/​10.3389/​fphy.2014.00005/​full.
https: / / doi.org/ 10.3389 / fphy.2014.00005

[ 85 ] Michael Streif y Martín Leib. Entrenamiento del algoritmo de optimización cuántica aproximada sin acceso a una unidad de procesamiento cuántico. Quantum Science and Technology, 5 (3): 034008, 2020. 10.1088/2058-9565/ab8c2b. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​2058-9565/​ab8c2b.
https:/​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​ab8c2b

[ 86 ] M. Cerezo, Raúl Rossignoli, N Canosa, and E Ríos. Factorización y criticidad en sistemas finitos $xxz$ de espín arbitrario. Cartas de revisión física, 119 (22): 220605, 2017. 10.1103/​PhysRevLett.119.220605. URL https:/​/​journals.aps.org/​prl/​abstract/​10.1103/​PhysRevLett.119.220605.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.220605

[ 87 ] Xiaoting Wang, Daniel Burgarth y S Schirmer. Controlabilidad subespacial de cadenas de spin-1 2 con simetrías. Revisión física A, 94 (5): 052319, 2016. https:/​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.94.052319. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.94.052319.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.94.052319

[ 88 ] Benoı̂t Collins y Piotr Śniady. Integración con respecto a la medida haar en grupo unitario, ortogonal y simpléctico. Communications in Mathematical Physics, 264 (3): 773–795, 2006. 10.1007/​s00220-006-1554-3. URL https:/​/​link.springer.com/​article/​10.1007.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-006-1554-3
https: / / link.springer.com/ article / 10.1007

[ 89 ] PM Poggi y Diego Ariel Wisniacki. Control óptimo de la dinámica cuántica de muchos cuerpos: caos y complejidad. Revisión física A, 94 (3): 033406, 2016. 10.1103/​PhysRevA.94.033406. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.94.033406.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.94.033406

[ 90 ] Martín Larocca y Diego Wisniacki. Enfoque del subespacio de Krylov para el control eficiente de la dinámica cuántica de muchos cuerpos. Revisión física A, 103 (2): 023107, 2021. 10.1103/​PhysRevA.103.023107. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.103.023107.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.023107

[ 91 ] P Erdos y A Renyi. En gráficos aleatorios i. publ. Matemáticas. debrecen, 6 (290-297): 18, 1959. URL http:/​/​snap.stanford.edu/​class/​cs224w-readings/​erdos59random.pdf.
http://​/​snap.stanford.edu/​class/​cs224w-readings/​erdos59random.pdf

[ 92 ] Christian Arenz y Herschel Rabitz. Dibujar juntos el paisaje de control y los principios de la tomografía. Revisión física A, 102 (4): 042207, 2020. 10.1103/​PhysRevA.102.042207. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.102.042207.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.102.042207

[ 93 ] Zbigniew Puchala y Jaroslaw Adam Miszczak. Integración simbólica con respecto a la medida haar sobre los grupos unitarios. Boletín de la Academia Polaca de Ciencias Ciencias Técnicas, 65 (1): 21–27, 2017. 10.1515/bpasts-2017-0003. URL http:/​/​journals.pan.pl/​dlibra/​publication/​121307/​edition/​105697/​content.
https: / / doi.org/ 10.1515 / bpasts-2017-0003
http:/​/​journals.pan.pl/​dlibra/​publication/​121307/​edition/​105697/​content

[ 94 ] Bryan T Gard, Linghua Zhu, George S Barron, Nicholas J Mayhall, Sophia E Economou y Edwin Barnes. Circuitos eficientes de preparación de estado que conservan la simetría para el algoritmo de resolución propia cuántica variacional. npj Quantum Information, 6 (1): 1–9, 2020. 10.1038/​s41534-019-0240-1. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41534-019-0240-1.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0240-1
https: / / www.nature.com/ articles / s41534-019-0240-1

[ 95 ] Christian Kokail, Christine Maier, Rick van Bijnen, Tiff Brydges, Manoj K Joshi, Petar Jurcevic, Christine A Muschik, Pietro Silvi, Rainer Blatt, Christian F Roos, et al. Simulación cuántica variacional de autoverificación de modelos reticulares. Nature, 569 (7756): 355–360, 2019. 10.1038/​s41586-019-1177-4. URL https:/​/​www.nature.com/​articles/​s41586-019-1177-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1177-4
https: / / www.nature.com/ articles / s41586-019-1177-4

[ 96 ] Kunal Sharma, Sumeet Khatri, M. Cerezo y Patrick J Coles. Resistencia al ruido de la compilación cuántica variacional. New Journal of Physics, 22 (4): 043006, 2020. 10.1088/1367-2630/ab784c. URL https:/​/​iopscience.iop.org/​article/​10.1088/​1367-2630/​ab784c.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

[ 97 ] Nikolay V Tkachenko, James Sud, Yu Zhang, Sergei Tretiak, Petr M Anisimov, Andrew T Arrasmith, Patrick J. Coles, Lukasz Cincio y Pavel A Dub. Permutación de qubits informada por correlación para reducir la profundidad de ansatz en vqe. PRX Quantum, 2 (2): 020337, 2021. 10.1103/​PRXQuantum.2.020337. URL https:/​/​journals.aps.org/​prxquantum/​abstract/​10.1103/​PRXQuantum.2.020337.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020337

[ 98 ] Bobak Toussi Kiani, Seth Lloyd y Reevu Maity. Aprendizaje unitarios por descenso de gradientes. Preimpresión de arXiv arXiv:2001.11897, 2020. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2001.11897.
arXiv: 2001.11897

[ 99 ] Zhihui Wang, Nicholas C Rubin, Jason M Dominy y Eleanor G Rieffel. Mezcladores $XY$: Resultados analíticos y numéricos para el operador cuántico alterno ansatz. Revisión física A, 101 (1): 012320, 2020. 10.1103/​PhysRevA.101.012320. URL https:/​/​journals.aps.org/​pra/​abstract/​10.1103/​PhysRevA.101.012320.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.012320

[ 100 ] Andreas Bärtschi y Stephan Eidenbenz. Mezcladores Grover para qaoa: cambiando la complejidad del diseño del mezclador a la preparación del estado. En la Conferencia internacional IEEE de 2020 sobre ingeniería y computación cuántica (QCE), páginas 72–82. IEEE, 2020. 10.1109/QCE49297.2020.00020. URL https:/​/​www.computer.org/​csdl/​proceedings-article/​qce/​2020/​896900a072/​1p2VnUCmpYA.
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE49297.2020.00020
https:/​/​www.computer.org/​csdl/​proceedings-article/​qce/​2020/​896900a072/​1p2VnUCmpYA

[ 101 ] Wen Wei Ho y Timothy H. Hsieh. Simulación variacional eficiente de estados cuánticos no triviales. SciPost Phys., 6: 29, 2019. 10.21468/​SciPostPhys.6.3.029. URL https:/​/​scipost.org/​10.21468/​SciPostPhys.6.3.029.
https: / / doi.org/ 10.21468 / SciPostPhys.6.3.029

[ 102 ] Chris Cade, Lana Mineh, Ashley Montanaro y Stasja Stanisic. Estrategias para resolver el modelo fermi-hubbard en computadoras cuánticas a corto plazo. Revisión física B, 102 (23): 235122, 2020. 10.1103/​PhysRevB.102.235122. URL https:/​/​journals.aps.org/​prb/​abstract/​10.1103/​PhysRevB.102.235122.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.102.235122

[ 103 ] Chen Zhao y Xiao-Shan Gao. Analizando el fenómeno de la meseta estéril en el entrenamiento de redes neuronales cuánticas con el cálculo ZX. Quantum, 5: 466, junio de 2021. ISSN 2521-327X. 10.22331/​q-2021-06-04-466. URL https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-04-466.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-04-466

[ 104 ] Kaining Zhang, Min-Hsiu Hsieh, Liu Liu y Dacheng Tao. Hacia la entrenabilidad de las redes neuronales cuánticas. Preimpresión de arXiv arXiv:2011.06258, 2020. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2011.06258.
arXiv: 2011.06258

[ 105 ] Frederic Sauvage, Sukin Sim, Alexander A Kunitsa, William A Simon, Marta Mauri y Alejandro Perdomo-Ortiz. Flip: un inicializador flexible para circuitos cuánticos parametrizados de tamaño arbitrario. Preimpresión de arXiv arXiv:2103.08572, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2103.08572.
arXiv: 2103.08572

[ 106 ] Yidong Liao, Min-Hsiu Hsieh y Chris Ferrie. Optimización cuántica para el entrenamiento de redes neuronales cuánticas. Preimpresión de arXiv arXiv:2103.17047, 2021. URL https:/​/​arxiv.org/​abs/​2103.17047.
arXiv: 2103.17047

[ 107 ] Raj Chakrabarti y Herschel Rabitz. Paisajes de control cuántico. Revisiones internacionales en química física, 26 (4): 671–735, 2007. 10.1080/01442350701633300. URL https:/​/​www.tandfonline.com/​doi/​abs/​10.1080/​01442350701633300.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 01442350701633300

[ 108 ] Martín Larocca, Pablo M Poggi, and Diego A Wisniacki. Panorama de control cuántico para un sistema de dos niveles cerca del límite de velocidad cuántica. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 51 (38): 385305, agosto de 2018. 10.1088/1751-8121/aad657. URL https:/​/​doi.org/​10.1088/​1751-8121/​aad657.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1751-8121 / aad657

[ 109 ] Martín Larocca, Esteban Calzetta, and Diego A. Wisniacki. Explotación de la geometría del paisaje para mejorar el control cuántico óptimo. Revisión física A, 101: 023410, febrero de 2020. 10.1103/​PhysRevA.101.023410. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevA.101.023410.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.023410

[ 110 ] Winton G. Brown y Lorenza Viola. Tasas de convergencia para momentos estadísticos arbitrarios de circuitos cuánticos aleatorios. física Rev. Lett., 104: 250501, junio de 2010. 10.1103/​PhysRevLett.104.250501. URL https:/​/​link.aps.org/​doi/​10.1103/​PhysRevLett.104.250501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.104.250501

[ 111 ] Domenico D'Alessandro y Jonas T Hartwig. Descomposición dinámica de sistemas de control bilineales sujetos a simetrías. Journal of Dynamical and Control Systems, 27 (1): 1–30, 2021. https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10883-020-09488-0.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10883-020-09488-0

Citado por

[1] Christiane P. Koch, Ugo Boscain, Tommaso Calarco, Gunther Dirr, Stefan Filipp, Steffen J. Glaser, Ronnie Kosloff, Simone Montangero, Thomas Schulte-Herbrüggen, Dominique Sugny y Frank K. Wilhelm, “Control óptimo cuántico en tecnologías cuánticas. Informe estratégico sobre el estado actual, visiones y objetivos de la investigación en Europa”, arXiv: 2205.12110.

[2] Samson Wang, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Lukasz Cincio y Patrick J. Coles, "¿Puede la mitigación de errores mejorar la capacidad de entrenamiento de los algoritmos cuánticos variables ruidosos?", arXiv: 2109.01051.

[3] Nic Ezzell, Elliott M. Ball, Aliza U. Siddiqui, Mark M. Wilde, Andrew T. Sornborger, Patrick J. Coles y Zoë Holmes, “Compilación de estados mixtos cuánticos”, arXiv: 2209.00528.

[4] Stefan H. Sack, Raimel A. Medina, Alexios A. Michailidis, Richard Kueng y Maksym Serbyn, "Evitar mesetas estériles usando sombras clásicas", PRX Cuántico 3 2, 020365 (2022).

[5] Martin Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J. Coles y M. Cerezo, “Teoría de la sobreparametrización en redes neuronales cuánticas”, arXiv: 2109.11676.

[6] Pejman Jouzdani, Calvin W. Johnson, Eduardo R. Mucciolo e Ionel Stetcu, “An Alternative Approach to Quantum Imaginary Time Evolution”, arXiv: 2208.10535.

[7] Matthias C. Caro, Hsin-Yuan Huang, M. Cerezo, Kunal Sharma, Andrew Sornborger, Lukasz Cincio y Patrick J. Coles, "Generalización en el aprendizaje cuántico de máquinas a partir de pocos datos de entrenamiento", Comunicaciones de la naturaleza 13, 4919 (2022).

[8] Andy CY Li, M. Sohaib Alam, Thomas Iadecola, Ammar Jahin, Doga Murat Kurkcuoglu, Richard Li, Peter P. Orth, A. Barış Özgüler, Gabriel N. Perdue y Norm M. Tubman, “Benchmarking variacional quantum solucionadores propios para el modelo de Kitaev de celosía cuadrada octogonal”, arXiv: 2108.13375.

[9] Martin Larocca, Frederic Sauvage, Faris M. Sbahi, Guillaume Verdon, Patrick J. Coles y M. Cerezo, "Aprendizaje automático cuántico invariable en grupo", arXiv: 2205.02261.

[10] Louis Schatzki, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles y M. Cerezo, "Conjuntos de datos entrelazados para el aprendizaje automático cuántico", arXiv: 2109.03400.

[11] Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nhat A. Nghiem, Patrick J. Coles y M. Cerezo, "Sutilezas en la capacidad de entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático cuántico", arXiv: 2110.14753.

[12] Junyu Liu, Khadijeh Najafi, Kunal Sharma, Francesco Tacchino, Liang Jiang y Antonio Mezzacapo, “Una teoría analítica para la dinámica de redes neuronales cuánticas amplias”, arXiv: 2203.16711.

[13] Frederic Sauvage, Martin Larocca, Patrick J. Coles y M. Cerezo, "Construyendo simetrías espaciales en circuitos cuánticos parametrizados para un entrenamiento más rápido", arXiv: 2207.14413.

[14] Yanzhu Chen, Linghua Zhu, Chenxu Liu, Nicholas J. Mayhall, Edwin Barnes y Sophia E. Economou, “¿Cuánto entrelazamiento requieren los algoritmos de optimización cuántica?”, arXiv: 2205.12283.

[15] Annie E. Paine, Vincent E. Elfving y Oleksandr Kyriienko, “Métodos de núcleo cuántico para resolver ecuaciones diferenciales”, arXiv: 2203.08884.

[16] Antonio Anna Mele, Glen Bigan Mbeng, Giuseppe Ernesto Santoro, Mario Collura y Pietro Torta, "Evitar mesetas estériles a través de la transferencia de soluciones suaves en Hamiltonian Variational Ansatz", arXiv: 2206.01982.

[17] Daniel Bultrini, Samson Wang, Piotr Czarnik, Max Hunter Gordon, M. Cerezo, Patrick J. Coles y Lukasz Cincio, “La batalla de los qubits limpios y sucios en la era de la corrección parcial de errores”, arXiv: 2205.13454.

[18] Nishant Jain, Brian Coyle, Elham Kashefi y Niraj Kumar, “Inicialización de redes neuronales gráficas de optimización cuántica aproximada”, arXiv: 2111.03016.

[19] Kishor Bharti, Tobias Haug, Vlatko Vedral y Leong-Chuan Kwek, "Algoritmo NISQ para programación semidefinida", arXiv: 2106.03891.

[20] Andi Gu, Angus Lowe, Pavel A. Dub, Patrick J. Coles y Andrew Arrasmith, "Asignación de disparos adaptativa para una convergencia rápida en algoritmos cuánticos variacionales", arXiv: 2108.10434.

[21] Alejandro Sopena, Max Hunter Gordon, Diego García-Martín, Germán Sierra y Esperanza López, “Algebraic Bethe Circuits”, arXiv: 2202.04673.

[22] Bingzhi Zhang, Akira Sone y Quntao Zhuang, “Transición de fase computacional cuántica en problemas combinatorios”, npj Información cuántica 8, 87 (2022).

[23] Massimiliano Incudini, Francesco Martini y Alessandra Di Pierro, “Aprendizaje estructural de incrustaciones cuánticas”, arXiv: 2209.11144.

[24] Roeland Wiersema y Nathan Killoran, "Optimización de circuitos cuánticos con flujo de gradiente riemanniano", arXiv: 2202.06976.

[25] Xiaozhen Ge, Re-Bing Wu y Herschel Rabitz, "El panorama de optimización de los algoritmos híbridos cuánticos-clásicos: del control cuántico a las aplicaciones NISQ", arXiv: 2201.07448.

[26] John Napp, "Cuantificación del fenómeno de la meseta estéril para un modelo de ansätze variacional no estructurado", arXiv: 2203.06174.

[27] Zeyi Tao, Jindi Wu, Qi Xia y Qun Li, "LEYES: Descenso de gradiente natural de mirada alrededor y arranque en caliente para redes neuronales cuánticas", arXiv: 2205.02666.

[28] Kaining Zhang, Min-Hsiu Hsieh, Liu Liu y Dacheng Tao, "Las inicializaciones gaussianas ayudan a los circuitos cuánticos variacionales profundos a escapar de la meseta estéril", arXiv: 2203.09376.

[29] Alicia B. Magann, Kenneth M. Rudinger, Matthew D. Grace y Mohan Sarovar, “Optimización cuántica basada en retroalimentación”, arXiv: 2103.08619.

[30] Xinbiao Wang, Junyu Liu, Tongliang Liu, Yong Luo, Yuxuan Du y Dacheng Tao, “Poda simétrica en redes neuronales cuánticas”, arXiv: 2208.14057.

[31] Ayush Asthana, Chenxu Liu, Oinam Romesh Meitei, Sophia E. Economou, Edwin Barnes y Nicholas J. Mayhall, “Minimización de los tiempos de preparación del estado en simulaciones moleculares variacionales a nivel de pulso”, arXiv: 2203.06818.

[32] Kaining Zhang, Min-Hsiu Hsieh, Liu Liu y Dacheng Tao, “Hacia la capacidad de entrenamiento de las redes neuronales cuánticas profundas”, arXiv: 2112.15002.

[33] Kishor Bharti, Tobias Haug, Vlatko Vedral y Leong-Chuan Kwek, “Algoritmo cuántico ruidoso de escala intermedia para programación semidefinida”, Revisión física A 105 5, 052445 (2022).

[34] Adam Callison y Nicholas Chancellor, “Algoritmos híbridos cuánticos-clásicos en la ruidosa era cuántica de escala intermedia y más allá”, Revisión física A 106 1, 010101 (2022).

[35] Enrico Fontana, Ivan Rungger, Ross Duncan y Cristina Cîrstoiu, "Recuperación eficiente de paisajes de algoritmos cuánticos variacionales utilizando procesamiento de señal clásico", arXiv: 2208.05958.

[36] Saad Yalouz, Bruno Senjean, Filippo Miatto y Vedran Dunjko, "Codificación de funciones de onda de muchos bosones fuertemente correlacionadas en una computadora cuántica fotónica: aplicación al atractivo modelo Bose-Hubbard", arXiv: 2103.15021.

[37] Manas Sajjan, Junxu Li, Raja Selvarajan, Shree Hari Sureshbabu, Sumit Suresh Kale, Rishabh Gupta, Vinit Singh y Saber Kais, “Aprendizaje de máquinas cuánticas para química y física”, arXiv: 2111.00851.

[38] Ryan LaRose, Eleanor Rieffel y Davide Venturelli, “Mixer-Phaser Ansätze for Quantum Optimization with Hard Constraints”, arXiv: 2107.06651.

[39] Owen Lockwood, "Optimización de circuitos de variación cuántica con aprendizaje de refuerzo profundo", arXiv: 2109.03188.

[40] Chiara Leadbeater, Louis Sharrock, Brian Coyle y Marcello Benedetti, "Divergencias F y localidad de la función de costo en el modelado generativo con circuitos cuánticos", Entropía 23 10, 1281 (2021).

[41] Ioannis Kolotouros, Ioannis Petrongonas y Petros Wallden, “Computación cuántica adiabática con circuitos cuánticos parametrizados”, arXiv: 2206.04373.

[42] LCG Govia, C. Poole, M. Saffman y HK Krovi, "La libertad del eje de rotación del mezclador mejora el rendimiento en el algoritmo de optimización cuántica aproximada", Revisión física A 104 6, 062428 (2021).

[43] Alicia B. Magann, Kenneth M. Rudinger, Matthew D. Grace y Mohan Sarovar, "Estrategias inspiradas en el control de Lyapunov para la optimización combinatoria cuántica", arXiv: 2108.05945.

[44] Supanut Thanasilp, Samson Wang, M. Cerezo y Zoë Holmes, “Concentración exponencial y falta de entrenamiento en métodos de núcleo cuántico”, arXiv: 2208.11060.

Las citas anteriores son de ANUNCIOS SAO / NASA (última actualización exitosa 2022-09-29 14:30:01). La lista puede estar incompleta ya que no todos los editores proporcionan datos de citas adecuados y completos.

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