エラー軽減によりノイズの多い変分量子アルゴリズムのトレーニング可能性は向上しますか?

エラー軽減によりノイズの多い変分量子アルゴリズムのトレーニング可能性は向上しますか?

タイムスタンプ：14年2024月11日34:XNUMX AM

サムソン・ワン1,2, ピョートル・チャルニク1,3,4, アンドリューアラスミス1,5, M.セレッソ1,5,6, ルカシュ・チンシオ1,5、およびPatrick J. Coles1,5

1理論部門、ロスアラモス国立研究所、ロスアラモス、NM 87545、米国
2インペリアル・カレッジ・ロンドン物理学科、ロンドン、SW7 2AZ、英国
3ポーランド、クラクフのヤギェウォ大学物理学、天文学、応用コンピュータサイエンス学部
4Mark Kac 複雑系研究センター、ヤゲウォニア大学、クラクフ、ポーランド
5量子科学センター、オークリッジ、テネシー州 37931、米国
6非線形研究センター、ロスアラモス国立研究所、ロスアラモス、ニューメキシコ州 87545、米国

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抽象

変分量子アルゴリズム (VQA) は、多くの場合、短期的な量子優位性を実現する最善の方法とみなされます。しかし、最近の研究では、コスト状況が指数関数的に平坦化され、コスト勾配の大きさが抑制されるなど、ノイズが VQA のトレーニング可能性を大幅に制限する可能性があることが示されています。エラー軽減 (EM) は、近い将来のデバイスに対するノイズの影響を軽減するのに有望です。したがって、EM によって VQA のトレーニング可能性を向上できるかどうか疑問になるのは自然なことです。この研究では、広範なクラスの EM 戦略について、他の場所に指数関数的なリソースを投入しなければ、指数関数的なコスト集中を解決できないことを初めて示します。このクラスの戦略には、特殊なケースとして、ゼロ ノイズ外挿、​​仮想蒸留、確率的誤差除去、およびクリフォード データ回帰が含まれます。次に、これらの EM プロトコルの分析および数値解析を実行します。その結果、一部のプロトコル (仮想蒸留など) では、EM をまったく実行しない場合と比較して、コスト関数値の解決が困難になる可能性があることがわかりました。肯定的な結果として、コスト集中がそれほど深刻ではない特定の設定において、クリフォード データ回帰 (CDR) がトレーニング プロセスを支援できるという数値的証拠が見つかりました。私たちの結果は、EM プロトコルはトレーニング可能性を悪化させるか改善しない可能性があるため、適用する際には注意が必要であることを示しています。一方、CDR に関する肯定的な結果は、トレーニング可能性を向上させるためのエンジニアリングエラー軽減方法の可能性を強調しています。

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注目の画像: 特定の種類のハードウェア ノイズは、変分量子アルゴリズムにおけるコスト ランドスケープの解決可能性を指数関数的に損なうことが判明しました。したがって、ノイズの多い変分量子アルゴリズムの正確かつ信頼性の高い最適化には、指数関数的なサンプル オーバーヘッドがかかる可能性があります。この研究では、スケーリングの観点 (大規模なシステム サイズの制限内) と固定の問題サイズの両方の観点から、エラー軽減によってこの現象を軽減できるかどうかを検討します。

►BibTeXデータ

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[57] Yunfei Wang および Junyu Liu、「量子機械学習: NISQ からフォールト トレランスまで」、 arXiv：2401.11351, (2024).

[58] 伊藤康介、藤井啓介、「SantaQlaus: 変分量子アルゴリズムの最適化に量子ショットノイズを活用するリソース効率の高い手法」、 arXiv：2312.15791, (2023).

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