1सैद्धांतिक प्रभाग, लॉस अलामोस राष्ट्रीय प्रयोगशाला, लॉस अलामोस, एनएम 87545, यूएसए
2कंप्यूटर और सूचना विज्ञान विभाग, स्ट्रैथक्लाइड विश्वविद्यालय, 26 रिचमंड स्ट्रीट, ग्लासगो G1 1XH, यूके
3राष्ट्रीय भौतिक प्रयोगशाला, टेडिंगटन TW11 0LW, यूके
4नॉनलाइनियर स्टडीज का केंद्र, लॉस अलामोस नेशनल लेबोरेटरी, लॉस अलामोस, एनएम, यूएसए
5राष्ट्रीय भौतिक प्रयोगशाला, टेडिंगटन, यूके
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सार
पैरामीट्रिज्ड क्वांटम सर्किट (पीक्यूसी) के लिए लागत परिदृश्य के बारे में बहुत कम जानकारी है। फिर भी, PQCs क्वांटम न्यूरल नेटवर्क्स और वेरिएशनल क्वांटम एल्गोरिथम में कार्यरत हैं, जो निकट-अवधि के क्वांटम लाभ के लिए अनुमति दे सकते हैं। ऐसे अनुप्रयोगों को PQCs को प्रशिक्षित करने के लिए अच्छे अनुकूलक की आवश्यकता होती है। हाल के कार्यों ने विशेष रूप से PQCs के लिए तैयार किए गए क्वांटम-जागरूक अनुकूलक पर ध्यान केंद्रित किया है। हालांकि, लागत परिदृश्य की अज्ञानता ऐसे अनुकूलकों की प्रगति में बाधा बन सकती है। इस काम में, हम विश्लेषणात्मक रूप से PQCs के लिए दो परिणाम साबित करते हैं: (1) हम PQCs में एक घातीय रूप से बड़ी समरूपता पाते हैं, जिससे लागत परिदृश्य में मिनीमा की एक घातीय रूप से बड़ी गिरावट आती है। वैकल्पिक रूप से, इसे प्रासंगिक हाइपरपैरामीटर स्थान की मात्रा में एक घातीय कमी के रूप में डाला जा सकता है। (2) हम शोर के तहत समरूपता के लचीलेपन का अध्ययन करते हैं, और दिखाते हैं कि जबकि यह एकात्मक शोर के तहत संरक्षित है, गैर-एकात्मक चैनल इन समरूपताओं को तोड़ सकते हैं और मिनीमा की गिरावट को उठा सकते हैं, जिससे कई नए स्थानीय मिनीमा हो सकते हैं। इन परिणामों के आधार पर, हम सिमिट्री-आधारित मिनिमा होपिंग (एसवाईएमएच) नामक एक अनुकूलन विधि पेश करते हैं, जो पीक्यूसी में अंतर्निहित समरूपता का फायदा उठाता है। हमारे संख्यात्मक सिमुलेशन से पता चलता है कि SYMH वर्तमान हार्डवेयर के तुलनीय स्तर पर गैर-एकल शोर की उपस्थिति में समग्र अनुकूलक प्रदर्शन में सुधार करता है। कुल मिलाकर, यह कार्य स्थानीय गेट परिवर्तनों से बड़े पैमाने पर सर्किट समरूपता प्राप्त करता है, और शोर-जागरूक अनुकूलन विधि बनाने के लिए उनका उपयोग करता है।
फीचर्ड इमेज: पैरामीट्रिज्ड क्वांटम सर्किट के कॉस्ट फंक्शन लैंडस्केप में समरूपता।
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► संदर्भ
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