क्या त्रुटि शमन से शोर वाले वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम की प्रशिक्षण क्षमता में सुधार हो सकता है?

क्या त्रुटि शमन से शोर वाले वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम की प्रशिक्षण क्षमता में सुधार हो सकता है?

समय टिकट: 14 मार्च, 2024 11:34 पूर्वाह्न

सैमसन वांग1,2, पियोत्र ज़ारनिक1,3,4, एंड्रयू अरास्मिथ1,5, एम. सेरेज़ो1,5,6, लुकाज़ सिनेसियो1,5, और पैट्रिक जे. कोलेस1,5

1सैद्धांतिक प्रभाग, लॉस अलामोस राष्ट्रीय प्रयोगशाला, लॉस अलामोस, एनएम 87545, यूएसए
2भौतिकी विभाग, इंपीरियल कॉलेज लंदन, लंदन, SW7 2AZ, यूके
3भौतिकी, खगोल विज्ञान और अनुप्रयुक्त कंप्यूटर विज्ञान संकाय, जगियेलोनियन विश्वविद्यालय, क्राको, पोलैंड
4मार्क काक सेंटर फॉर कॉम्प्लेक्स सिस्टम रिसर्च, जगियेलोनियन यूनिवर्सिटी, क्राकोव, पोलैंड
5क्वांटम साइंस सेंटर, ओक रिज, टीएन 37931, यूएसए
6नॉनलाइनियर अध्ययन केंद्र, लॉस एलामोस नेशनल लेबोरेटरी, लॉस एलामोस, एनएम 87545, यूएसए

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सार

वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम (वीक्यूए) को अक्सर निकट अवधि के क्वांटम लाभ के लिए सबसे अच्छी उम्मीद के रूप में देखा जाता है। हालाँकि, हाल के अध्ययनों से पता चला है कि शोर वीक्यूए की प्रशिक्षण क्षमता को गंभीर रूप से सीमित कर सकता है, उदाहरण के लिए, लागत परिदृश्य को तेजी से समतल करके और लागत प्रवणता के परिमाण को दबाकर। त्रुटि शमन (ईएम) निकट अवधि के उपकरणों पर शोर के प्रभाव को कम करने का वादा दिखाता है। इस प्रकार, यह पूछना स्वाभाविक है कि क्या ईएम वीक्यूए की प्रशिक्षण क्षमता में सुधार कर सकता है। इस कार्य में, हम सबसे पहले दिखाते हैं कि, ईएम रणनीतियों की एक विस्तृत श्रेणी के लिए, घातीय लागत एकाग्रता को अन्यत्र घातीय संसाधनों को प्रतिबद्ध किए बिना हल नहीं किया जा सकता है। रणनीतियों के इस वर्ग में विशेष मामलों के रूप में शून्य शोर एक्सट्रपलेशन, वर्चुअल डिस्टिलेशन, संभाव्य त्रुटि रद्दीकरण और क्लिफोर्ड डेटा रिग्रेशन शामिल हैं। दूसरा, हम इन ईएम प्रोटोकॉल का विश्लेषणात्मक और संख्यात्मक विश्लेषण करते हैं, और हम पाते हैं कि उनमें से कुछ (उदाहरण के लिए, वर्चुअल डिस्टिलेशन) बिना ईएम चलाने की तुलना में लागत फ़ंक्शन मानों को हल करना कठिन बना सकते हैं। एक सकारात्मक परिणाम के रूप में, हमें संख्यात्मक प्रमाण मिलते हैं कि क्लिफोर्ड डेटा रिग्रेशन (सीडीआर) कुछ सेटिंग्स में प्रशिक्षण प्रक्रिया में सहायता कर सकता है जहां लागत एकाग्रता बहुत गंभीर नहीं है। हमारे नतीजे बताते हैं कि ईएम प्रोटोकॉल लागू करने में सावधानी बरतनी चाहिए क्योंकि वे या तो खराब हो सकते हैं या प्रशिक्षण क्षमता में सुधार नहीं कर सकते हैं। दूसरी ओर, सीडीआर के लिए हमारे सकारात्मक परिणाम प्रशिक्षण क्षमता में सुधार के लिए इंजीनियरिंग त्रुटि शमन विधियों की संभावना को उजागर करते हैं।

क्या त्रुटि शमन से शोर वाले वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम की प्रशिक्षण क्षमता में सुधार हो सकता है? प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस। लंबवत खोज. ऐ.

विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: कुछ प्रकार के हार्डवेयर शोर को परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम में लागत परिदृश्यों की समाधानक्षमता को तेजी से ख़राब करते हुए पाया गया है। इस प्रकार, शोर परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम के सटीक और विश्वसनीय अनुकूलन पर घातीय नमूना ओवरहेड का बोझ डाला जा सकता है। इस कार्य में हम पूछते हैं कि क्या त्रुटि शमन इस घटना को स्केलिंग दृष्टिकोण (बड़े सिस्टम आकार की सीमा में) और निश्चित समस्या आकार दोनों के लिए कम कर सकता है।

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द्वारा उद्धृत

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