Ecco che arriva SU(N): porte e gradienti quantistici multivariati

Ecco che arriva SU(N): porte e gradienti quantistici multivariati

Roeland Wiersema1,2, Dylan Lewis3, David Wierichs4, Juan Carrasquilla1,2, e Nathan Killoran4

1Vector Institute, Centro MaRS, Toronto, Ontario, M5G 1M1, Canada
2Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università di Waterloo, Ontario, N2L 3G1, Canada
3Dipartimento di Fisica e Astronomia, University College London, Londra WC1E 6BT, Regno Unito
4Xanadu, Toronto, ON, M5G 2C8, Canada

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Astratto

Gli algoritmi quantistici variazionali utilizzano metodi di ottimizzazione non convessi per trovare i parametri ottimali per un circuito quantistico parametrizzato al fine di risolvere un problema computazionale. La scelta del circuito ansatz, costituito da porte parametrizzate, è cruciale per il successo di questi algoritmi. Qui proponiamo una porta che parametrizza completamente il gruppo unitario speciale $mathrm{SU}(N)$. Questo cancello è generato da una somma di operatori non pendolari e forniamo un metodo per calcolare il suo gradiente sull'hardware quantistico. Inoltre, forniamo un teorema per la complessità computazionale del calcolo di questi gradienti utilizzando i risultati della teoria dell'algebra di Lie. In tal modo, generalizziamo ulteriormente i precedenti metodi di spostamento dei parametri. Mostriamo che il cancello proposto e la sua ottimizzazione soddisfano il limite di velocità quantistica, risultando in geodetiche sul gruppo unitario. Infine, forniamo prove numeriche per supportare la fattibilità del nostro approccio e mostrare il vantaggio del nostro gate rispetto a uno schema di decomposizione del gate standard. In tal modo, mostriamo che non conta solo l'esprimibilità di un ansatz, ma anche il modo in cui è esplicitamente parametrizzato.

Il nostro codice è disponibile gratuitamente su Github:
https://github.com/dwierichs/Here-comes-the-SUN

È presente una Demo che illustra alcuni dei punti chiave del paper:
https://pennylane.ai/qml/demos/tutorial_here_comes_the_sun/

Nel campo del calcolo quantistico variazionale esistono numerosi circuiti, ma la ricerca di un circuito efficiente in termini di tempo con addestrabilità ottimale rimane una sfida. Introduciamo un nuovo tipo di porta quantistica multivariata, chiamata porta $mathrm{SU}(N)$ e mostriamo come differenziarla sull'hardware quantistico. Esploriamo i limiti di velocità del cancello, i pregiudizi nell'allenamento basato sul gradiente e l'allenabilità nella pratica. Sosteniamo che la nostra porta SU(N) proposta presenta vantaggi rispetto ad altre porte unitarie generali con argomenti sia qualitativi che quantitativi, il che illustra quanto sia importante scegliere la giusta parametrizzazione per una porta quantistica variazionale.

► dati BibTeX

► Riferimenti

, M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio e Patrick J. Coles. "Algoritmi quantistici variazionali". Recensioni sulla natura Fisica 3, 625–644 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

, Jules Tilly, Hongxiang Chen, Shuxiang Cao, Dario Picozzi, Kanav Setia, Ying Li, Edward Grant, Leonard Wossnig, Ivan Rungger, George H. Booth e Jonathan Tennyson. "L'Eigensolver quantistico variazionale: una revisione di metodi e migliori pratiche". Rapporti di fisica 986, 1–128 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.physrep.2022.08.003

, Jun Li, Xiaodong Yang, Xinhua Peng e Chang-Pu Sun. “Approccio ibrido quantistico-classico al controllo quantistico ottimale”. Fis. Rev. Lett. 118, 150503 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.118.150503

, K. Mitarai, M. Negoro, M. Kitagawa e K. Fujii. "Apprendimento del circuito quantistico". Fis. Rev. A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

, Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac e Nathan Killoran. "Valutazione dei gradienti analitici su hardware quantistico". Fis. Rev. A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

, Gavin E. Crooks. "Gradienti di porte quantistiche parametrizzate utilizzando la regola di spostamento dei parametri e la decomposizione delle porte" (2019) arXiv:1905.13311.
arXiv: 1905.13311

, Artur F. Izmaylov, Robert A. Lang e Tzu-Ching Yen. "Gradienti analitici negli algoritmi quantistici variazionali: estensioni algebriche della regola di spostamento dei parametri a trasformazioni unitarie generali". Fis. Rev. A 104, 062443 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.062443

, David Wierichs, Josh Izaac, Cody Wang e Cedric Yen-Yu Lin. "Regole generali di spostamento dei parametri per gradienti quantistici". Quantico 6, 677 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-03-30-677

, Oleksandr Kyriienko e Vincent E. Elfving. "Regole generalizzate di differenziazione dei circuiti quantistici". Fis. Rev. A 104, 052417 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.052417

, Dirk Oliver Theis. “Regole di spostamento corrette per i derivati ​​di evoluzioni quantistiche parametriche perturbate”. Quantico 7, 1052 (2023).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2023-07-11-1052

, Lucas Slattery, Benjamin Villalonga e Bryan K. Clark. “Ottimizzazione a blocchi unitari per algoritmi quantistici variazionali”. Fis. Rev. Ricerca 4, 023072 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.023072

, Jin-Guo Liu, Yi-Hong Zhang, Yuan Wan e Lei Wang. "Eigensolver quantistico variazionale con meno qubit". Fis. Rev. Ricerca 1, 023025 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.1.023025

, Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M. Chow e Jay M. Gambetta. "Autorisolutore quantistico variazionale efficiente dall'hardware per piccole molecole e magneti quantistici". Natura 549, 242–246 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

, Navin Khaneja e Steffen J. Glaser. "Decomposizione cartana di $SU(2^n)$e controllo dei sistemi di spin". Fisica Chimica 267, 11–23 (2001).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0301-0104(01)00318-4

, Barbara Kraus e Juan I Cirac. "Creazione ottimale di entanglement utilizzando una porta a due qubit". Revisione fisica A 63, 062309 (2001).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.63.062309

, Farrokh Vatan e Colin Williams. "Circuiti quantistici ottimali per porte generali a due qubit". Phys. Rev. A 69, 032315 (2004).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.69.032315

, Farrokh Vatan e Colin P. Williams. “Realizzazione di una porta quantistica generale a tre qubit” (2004). arXiv:quant-ph/​0401178.
arXiv: Quant-ph / 0401178

, Juha J. Vartiainen, Mikko Möttönen e Martti M. Salomaa. "Decomposizione efficiente delle porte quantistiche". Fis. Rev. Lett. 92, 177902 (2004).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.92.177902

, Domenico D'Alessandro e Raffaele Romano. “Decomposizioni di evoluzioni unitarie e dinamiche di entanglement di sistemi quantistici bipartiti”. Giornale di fisica matematica 47, 082109 (2006).
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.2245205 mila

, Alwin Zulehner e Robert Wille. "Compilazione di circuiti quantistici SU(4) su architetture IBM QX". Negli Atti della 24a conferenza sulla Design Automation dell'Asia e del Pacifico meridionale. Pagina 185–190. ASPDAC '19New York, NY, Stati Uniti (2019). Associazione per le macchine informatiche.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3287624.3287704 mila

, B. Foxen, C. Neill, A. Dunsworth, P. Roushan, B. Chiaro, A. Megrant, J. Kelly, Zijun Chen, K. Satzinger, R. Barends, F. Arute, K. Arya, R. Babbush , D. Bacon, JC Bardin, S. Boixo, D. Buell, B. Burkett, Yu Chen, R. Collins, E. Farhi, A. Fowler, C. Gidney, M. Giustina, R. Graff, M. Harrigan , T. Huang, SV Isakov, E. Jeffrey, Z. Jiang, D. Kafri, K. Kechedzhi, P. Klimov, A. Korotkov, F. Kostritsa, D. Landhuis, E. Lucero, J. McClean, M. McEwen, X. Mi, M. Mohseni, JY Mutus, O. Naaman, M. Neeley, M. Niu, A. Petukhov, C. Quintana, N. Rubin, D. Sank, V. Smelyanskiy, A. Vainsencher, TC Bianco, Z. Yao, P. Yeh, A. Zalcman, H. Neven e JM Martinis. "Dimostrazione di un insieme continuo di porte a due Qubit per algoritmi quantistici a breve termine". Fis. Rev. Lett. 125, 120504 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.120504

, E Groeneveld. "Una riparametrizzazione per migliorare l'ottimizzazione numerica nella stima multivariata dei componenti della varianza REML (co)". Evoluzione della selezione genetica 26, 537–545 (1994).
https:/​/​doi.org/​10.1186/​1297-9686-26-6-537

, Tapani Raiko, Harri Valpola e Yann Lecun. “L’apprendimento profondo reso più semplice dalle trasformazioni lineari nei percettroni”. In Neil D. Lawrence e Mark Girolami, editori, Atti della quindicesima conferenza internazionale sull'intelligenza artificiale e la statistica. Volume 22 degli Atti della ricerca sull'apprendimento automatico, pagine 924–932. La Palma, Isole Canarie (2012). PMLR. url: https://​/​proceedings.mlr.press/​v22/​raiko12.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v22/​raiko12.html

, Sergey Ioffe e Christian Szegedy. "Normalizzazione batch: accelerare l'addestramento della rete profonda riducendo lo spostamento della covariata interna". Nella conferenza internazionale sull'apprendimento automatico. Pagine 448–456. PMLR (2015).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3045118.3045167 mila

, Tim Salimans e Durk P Kingma. "Normalizzazione del peso: una semplice riparametrizzazione per accelerare l'addestramento delle reti neurali profonde". In Progressi nei sistemi di elaborazione delle informazioni neurali. Volume 29. (2016).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1602.07868

, Roberto Prezzo. "Un teorema utile per dispositivi non lineari con ingressi gaussiani". Transazioni IRE sulla teoria dell'informazione 4, 69–72 (1958).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.1958.1057444

, Danilo Jimenez Rezende, Shakir Mohamed e Daan Wierstra. "Backpropagation stocastica e inferenza approssimata in modelli generativi profondi". In Eric P. Xing e Tony Jebara, redattori, Atti della 31a Conferenza internazionale sull'apprendimento automatico. Volume 32 degli Atti della ricerca sull'apprendimento automatico, pagine 1278–1286. Pechino, Cina (2014). PMLR. url: https://​/​proceedings.mlr.press/​v32/​rezende14.html.
https://​/​proceedings.mlr.press/​v32/​rezende14.html

, Diederik P. Kingma e Max Welling. "Bayes variazionale con codifica automatica". In Yoshua Bengio e Yann LeCun, redattori, 2a conferenza internazionale sulle rappresentazioni dell'apprendimento, ICLR 2014, Banff, AB, Canada, 14-16 aprile 2014, Conference Track Proceedings. (2014). url: http://​/​arxiv.org/​abs/​1312.6114.
arXiv: 1312.6114

, Brian C Hall. “Gruppi di Lie, algebre di Lie e rappresentazioni”. Springer. (2013). 2a edizione.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-319-13467-3

, William Fulton e Joe Harris. “Teoria della rappresentazione: un primo corso”. Volume 129. Springer Scienza e media aziendali. (2013).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4612-0979-9

, W. Rossmann. "Gruppi di Lie: un'introduzione attraverso i gruppi lineari". Testi di laurea in matematica a Oxford. La stampa dell'università di Oxford. (2002). 5a edizione.
https: / / doi.org/ 10.1093 / oso / 9780198596837.001.0001

, Jean-Pierre Serre. "Algebre di Lie e gruppi di Lie: lezioni del 1964 tenute all'Università di Harvard". Springer. (2009).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-540-70634-2

, Norbert Schuch e Jens Siewert. "Porta naturale a due qubit per il calcolo quantistico utilizzando l'interazione $ mathrm {XY} $". Fis. Rev. A 67, 032301 (2003).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.67.032301

, TP Orlando, JE Mooij, Lin Tian, ​​Caspar H. van der Wal, LS Levitov, Seth Lloyd e JJ Mazo. “Qubit superconduttore a corrente persistente”. Fis. Rev. B 60, 15398–15413 (1999).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.60.15398

, ESSERE Kane. “Un computer quantistico con spin nucleare basato sul silicio”. Natura 393, 133–137 (1998).
https: / / doi.org/ 10.1038 / 30156 mila

, A. Imamog¯lu, DD Awschalom, G. Burkard, DP DiVincenzo, D. Loss, M. Sherwin e A. Small. "Elaborazione dell'informazione quantistica utilizzando spin dei punti quantici e cavità qed". Fis. Rev. Lett. 83, 4204–4207 (1999).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.83.4204

, Jiaqi Leng, Yuxiang Peng, Yi-Ling Qiao, Ming Lin e Xiaodi Wu. "Calcolo quantistico analogico differenziabile per l'ottimizzazione e il controllo" (2022). arXiv:2210.15812.
arXiv: 2210.15812

, RM Wilcox. "Operatori esponenziali e differenziazione dei parametri nella fisica quantistica". Giornale di fisica matematica 8, 962–982 (1967). arXiv:https://​/​doi.org/​10.1063/​1.1705306.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.1705306 mila
arXiv: https: //doi.org/10.1063/1.1705306

, ET Whittaker. “XVIII.—Sulle funzioni che sono rappresentate dagli ampliamenti della teoria dell'interpolazione”. Atti della Royal Society of Edinburgh 35, 181–194 (1915).
https: / / doi.org/ 10.1017 / S0370164600017806

, James Bradbury, Roy Frostig, Peter Hawkins, Matthew James Johnson, Chris Leary, Dougal Maclaurin, George Necula, Adam Paszke, Jake VanderPlas, Skye Wanderman-Milne e Qiao Zhang (2018). codice: google/jax.
https://​/​github.com/​google/​jax

, Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zeming Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, et al. "Pytorch: uno stile imperativo e una libreria di deep learning ad alte prestazioni". In Progressi nei sistemi di elaborazione delle informazioni neurali. Volume 32. (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1912.01703

, Martín Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene Brevdo, Zhifeng Chen, Craig Citro, Greg S. Corrado, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Ian Goodfellow, Andrew Harp, Geoffrey Irving, Michael Isard, Yangqing Jia, Rafal Jozefowicz, Lukasz Kaiser, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg, Dandelion Mané, Rajat Monga, Sherry Moore, Derek Murray, Chris Olah, Mike Schuster, Jonathon Shlens, Benoit Steiner, Ilya Sutskever, Kunal Talwar, Paul Tucker, Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan , Fernanda Viégas, Oriol Vinyals, Pete Warden, Martin Wattenberg, Martin Wicke, Yuan Yu e Xiaoqiang Zheng (2015). codice: https://​/​www.tensorflow.org/​.
https://​/​www.tensorflow.org/​

, Un'implementazione JAX della matrice esponenziale che può essere differenziata tramite differenziazione automatica: https:/​/​jax.readthedocs.io/​en/​latest/​_autosummary/​jax.scipy.linalg.expm.html.
https://​/​jax.readthedocs.io/​en/​latest/​_autosummary/​jax.scipy.linalg.expm.html

, Awad H Al-Mohy e Nicholas J Higham. “Un nuovo algoritmo di ridimensionamento e quadratura per la matrice esponenziale”. SIAM Journal sull'analisi e le applicazioni della matrice 31, 970–989 (2010).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 09074721 mila

, Leonardo Banchi e Gavin E. Crooks. "Misurazione dei gradienti analitici dell'evoluzione quantistica generale con la regola dello spostamento dei parametri stocastici". Quantico 5, 386 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-25-386

, Lennart Bittel, Jens Watty e Martin Kliesch. “Stima rapida del gradiente per algoritmi quantistici variazionali” (2022). arXiv:2210.06484.
arXiv: 2210.06484

, Roeland Wiersema, Dylan Lewis, David Wierichs, Juan Carrasquilla e Nathan Killoran (2023). codice: dwierichs/​Ecco-arriva-il-SOLE.
https://​/​github.com/​dwierichs/​Here-comes-the-SUN

, Thomas Schulte-Herbrüggen, Steffen j. Glaser, Gunther Dirr e Uwe Helmke. "Flussi gradienti per l'ottimizzazione dell'informazione quantistica e della dinamica quantistica: fondamenti e applicazioni". Recensioni in Fisica Matematica 22, 597–667 (2010).
https: / / doi.org/ 10.1142 / S0129055X10004053

, Roeland Wiersema e Nathan Killoran. “Ottimizzazione di circuiti quantistici con flusso a gradiente riemanniano” (2023).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.107.062421

, Ville Bergholm, Josh Izaac, Maria Schuld, Christian Gogolin, M Sohaib Alam, Shahnawaz Ahmed, Juan Miguel Arrazola, Carsten Blank, Alain Delgado, Soran Jahangiri, et al. "Pennylane: differenziazione automatica dei calcoli ibridi quanto-classici" (2018). arXiv:1811.04968.
arXiv: 1811.04968

, Ryan Sweke, Frederik Wilde, Johannes Meyer, Maria Schuld, Paul K. Faehrmann, Barthélémy Meynard-Piganeau e Jens Eisert. "Discesa stocastica del gradiente per l'ottimizzazione ibrida quantistica-classica". Quantico 4, 314 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-08-31-314

, Aram W. Harrow e John C. Napp. "Le misurazioni del gradiente a bassa profondità possono migliorare la convergenza negli algoritmi quantistici-classici ibridi variazionali". Fis. Rev. Lett. 126, 140502 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.140502

, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D Somma, and Patrick J Coles. "Campionamento dell'operatore per l'ottimizzazione shot-frugale negli algoritmi variazionali" (2020). arXiv:2004.06252.
arXiv: 2004.06252

, Edward Farhi, Jeffrey Goldstone e Sam Gutmann. "Un algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica" (2014). arXiv:1411.4028.
arXiv: 1411.4028

, Javier Gil Vidal e Dirk Oliver Theis. “Calcolo su circuiti quantistici parametrizzati” (2018). arXiv:1812.06323.
arXiv: 1812.06323

, Robert M Parrish, Joseph T Iosue, Asier Ozaeta e Peter L McMahon. "Un algoritmo di diagonalizzazione di Jacobi e accelerazione di Anderson per l'ottimizzazione dei parametri dell'algoritmo quantistico variazionale" (2019). arXiv:1904.03206.
arXiv: 1904.03206

, Ken M. Nakanishi, Keisuke Fujii e Synge Todo. "Ottimizzazione minima sequenziale per algoritmi ibridi quantistici-classici". Fis. Rev. Ris. 2, 043158 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.043158

, Mateusz Ostaszewski, Edward Grant e Marcello Benedetti. "Ottimizzazione della struttura per circuiti quantistici parametrizzati". Quantico 5, 391 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-01-28-391

, Set Lloyd. "Simulatori quantistici universali". Scienza 273, 1073–1078 (1996).
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.273.5278.1073

, F. Albertini e D. D'Alessandro. “Nozioni di controllabilità per sistemi quantistici”. Negli Atti della 40a Conferenza IEEE su Decisione e Controllo (Cat. No.01CH37228). Volume 2, pagine 1589–1594 vol.2. (2001).
https: / / doi.org/ 10.1109 / CDC.2001.981126

, Domenico d'Alessandro. “Introduzione al controllo e alla dinamica quantistica”. Chapman e Hall/​CRC. (2021). 2a edizione.
https: / / doi.org/ 10.1201 / 9781003051268 mila

, Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J. Coles e M. Cerezo. "Diagnosi di altipiani aridi con strumenti di Quantum Optimal Control". Quantum 6, 824 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-09-29-824

, Martín Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J. Coles e Marco Cerezo. “Teoria della sovraparametrizzazione nelle reti neurali quantistiche”. Scienze computazionali della natura 3, 542–551 (2023).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s43588-023-00467-6

, SG Schirmer, ICH Pullen e AI Solomon. “Identificazione di algebre di Lie dinamiche per sistemi di controllo quantistico a livello finito”. Journal of Physics A: Mathematical and General 35, 2327 (2002).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​0305-4470/​35/​9/​319

, Efekan Kökcü, Thomas Steckmann, Yan Wang, JK Freericks, Eugene F. Dumitrescu e Alexander F. Kemper. "Simulazione hamiltoniana a profondità fissa tramite decomposizione cartana". Fis. Rev. Lett. 129, 070501 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.129.070501

, Roeland Wiersema, Efekan Kökcü, Alexander F Kemper e Bojko N Bakalov. “Classificazione delle algebre di bugie dinamiche per sistemi di spin 2-locali invarianti per traslazione in una dimensione” (2023). arXiv:2203.05690.
arXiv: 2203.05690

, Jean-Pierre Serre. “Algebre di Lie complesse semisemplici”. Springer Scienza e media aziendali. (2000). 1a edizione.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-642-56884-8

, Eugenio Borisovich Dynkin. "Traduzioni dell'American Mathematical Society: cinque articoli sull'algebra e sulla teoria dei gruppi". Società Matematica Americana. (1957).
https://​/​doi.org/​10.1090/​trans2/​006

, IM Georgescu, S. Ashhab e Franco Nori. “Simulazione quantistica”. Rev. Mod. Fis. 86, 153–185 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.86.153

, Sepehr Ebadi, Tout T Wang, Harry Levine, Alexander Keesling, Giulia Semeghini, Ahmed Omran, Dolev Bluvstein, Rhine Samajdar, Hannes Pichler, Wen Wei Ho, et al. "Fasi quantistiche della materia su un simulatore quantistico programmabile a 256 atomi". Natura 595, 227–232 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-021-03582-4

, P. Scholl, HJ Williams, G. Bornet, F. Wallner, D. Barredo, L. Henriet, A. Signoles, C. Hainaut, T. Franz, S. Geier, A. Tebben, A. Salzinger, G. Zürn , T. Lahaye, M. Weidemüller e A. Browaeys. "Ingegneria a microonde di hamiltoniani programmabili $ XXZ $ in matrici di atomi di Rydberg". PRX Quantum 3, 020303 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.020303

, Mohannad Ibrahim, Hamed Mohammadbagherpoor, Cynthia Rios, Nicholas T Bronn e Gregory T Byrd. "Ottimizzazione a livello di impulso di circuiti quantistici parametrizzati per algoritmi quantistici variazionali" (2022). arXiv:2211.00350. 10.1109/​TQE.2022.3231124.
https: / / doi.org/ 10.1109 / TQE.2022.3231124
arXiv: 2211.00350

, Oinam Romesh Meitei, Bryan T. Gard, George S. Barron, David P. Pappas, Sophia E. Economou, Edwin Barnes e Nicholas J. Mayhall. "Preparazione dello stato gate-free per simulazioni veloci di autosolventi quantistici variazionali". npj Informazioni quantistiche 7, 155 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00493-0

, Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush e Hartmut Neven. "Altipiani sterili nei paesaggi di addestramento delle reti neurali quantistiche". Comunicazioni sulla natura 9, 1–6 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

, Edward Grant, Leonard Wossnig, Mateusz Ostaszewski e Marcello Benedetti. "Una strategia di inizializzazione per affrontare gli altipiani sterili nei circuiti quantistici parametrizzati". Quantum 3, 214 (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1903.05076

, Andrea Skolik, Jarrod R McClean, Masoud Mohseni, Patrick van der Smagt e Martin Leib. "Apprendimento a strati per reti neurali quantistiche". Quantum Machine Intelligence 3, 1–11 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s42484-020-00036-4

, Rüdiger Achille e Andrea Bonfiglioli. "Le prime dimostrazioni del teorema di Campbell, Baker, Hausdorff e Dynkin". Archivio per la storia delle scienze esatte 66, 295–358 (2012).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00407-012-0095-8

, Mario Lezcano-Casado e David Martínez-Rubio. "Vincoli ortogonali economici nelle reti neurali: una semplice parametrizzazione del gruppo ortogonale e unitario". Nella conferenza internazionale sull'apprendimento automatico. Pagine 3794–3803. PMLR (2019).
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1901.08428

, Andrea Mari, Thomas R. Bromley e Nathan Killoran. "Stima del gradiente e delle derivate di ordine superiore sull'hardware quantistico". Fis. Rev. A 103, 012405 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.012405

, Benjamin Russell e Susan Stepney. "Metodi geometrici per l'analisi dei limiti di velocità quantistica: sistemi quantistici controllati dipendenti dal tempo con funzioni di controllo vincolate". In Giancarlo Mauri, Alberto Dennunzio, Luca Manzoni e Antonio E. Porreca, a cura di, Unconventional Computation and Natural Computation. Pagine 198–208. Appunti delle lezioni di InformaticaBerlino, Heidelberg (2013). Springer.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-642-39074-6_19

, Andreas Arvanitogeorgos. “Un'introduzione ai gruppi di Lie e alla geometria degli spazi omogenei”. Volume 22. Società Matematica Americana. (2003).
https://​/​doi.org/​10.1090/​stml/​022

, S. Helgason. "Geometria differenziale, gruppi di bugia e spazi simmetrici". Società Matematica Americana. (1978).
https: / / doi.org/ 10.1090 / chel / 341

, James E. Humphreys. “Introduzione alle algebre di Lie e alla teoria delle rappresentazioni”. Volume 9. Springer Scienza e media aziendali. (2012).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4612-6398-2

Citato da

[1] Ronghang Chen, Zhou Guang, Cong Guo, Guanru Feng e Shi-Yao Hou, "Algoritmo di discesa del gradiente quantistico puro e eigensolver variazionale quantistico completo", Frontiere della fisica 19 2, 21202 (2024).

[2] David Wierichs, Richard DP East, Martín Larocca, M. Cerezo e Nathan Killoran, "Derivati ​​simmetrici di circuiti quantistici parametrizzati", arXiv: 2312.06752, (2023).

[3] Yaswitha Gujju, Atsushi Matsuo e Rudy Raymond, "Apprendimento automatico quantistico su dispositivi quantistici a breve termine: stato attuale delle tecniche supervisionate e non supervisionate per applicazioni nel mondo reale", arXiv: 2307.00908, (2023).

[4] Korbinian Kottmann e Nathan Killoran, "Valutazione dei gradienti analitici dei programmi di impulsi sui computer quantistici", arXiv: 2309.16756, (2023).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2024-03-08 04:46:05). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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