Quantum Optimal Control PlatoBlockchain Data Intelligence의 도구를 사용하여 불모의 고원을 진단합니다. 수직 검색. 일체 포함.

Quantum Optimal Control의 도구를 사용한 불모의 고원 진단

마틴 라로카1,2, 표트르 차르니크2, 쿠날 샤르마3,2, 고피크리슈난 무랄리다란2, 패트릭 J. 콜스2, M. 세로소4,5

1Departamento de Física "JJ Giambiagi" 및 IFIBA, FCEyN, Universidad de Buenos Aires, 1428 Buenos Aires, Argentina
2이론 부서, Los Alamos 국립 연구소, Los Alamos, New Mexico 87545, USA
3Hearne Institute for Theoretical Physics and Department of Physics and Astronomy, Louisiana State University, Baton Rouge, LA 미국
4정보 과학, Los Alamos 국립 연구소, Los Alamos, NM 87545, USA
5비선형 연구 센터, Los Alamos 국립 연구소, Los Alamos, New Mexico 87545, USA

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추상

VQA(Variational Quantum Algorithms)는 단기 양자 이점을 달성할 수 있는 잠재력으로 인해 상당한 관심을 받았습니다. 그러나 확장성을 이해하려면 더 많은 작업이 필요합니다. VQA에 대한 알려진 확장 결과 중 하나는 특정 상황에서 기하급수적으로 사라지는 기울기로 이어지는 황량한 고원입니다. 문제에서 영감을 받은 안사체가 황량한 고원을 피한다는 것은 일반적인 민속이지만, 사실 그들의 기울기 스케일링에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이 작업에서 우리는 문제에서 영감을 받은 안자츠에 대한 불모의 고원의 존재 또는 부재를 진단할 수 있는 프레임워크를 개발하기 위해 양자 최적 제어의 도구를 사용합니다. 이러한 안자츠에는 QAOA(Quantum Alternating Operator Ansatz), HVA(Hamiltonian Variational Ansatz) 등이 포함됩니다. 우리의 프레임워크를 통해 이러한 ansatze에 대한 불모의 고원을 피하는 것이 항상 보장되는 것은 아님을 증명합니다. 특히, VQA의 그래디언트 스케일링은 시스템의 제어 가능성 정도에 따라 달라지므로 ansatz의 생성기에서 얻은 동적 거짓말 대수 $mathfrak{g}$를 통해 진단할 수 있음을 보여줍니다. QAOA 및 HVA ansatzes에서 불모의 고원의 존재를 분석하고 다른 초기 상태가 불모의 고원의 존재 또는 부재로 이어질 수 있으므로 입력 상태의 역할을 강조합니다. 종합하면, 우리의 결과는 추가 양자 리소스를 희생하지 않는 훈련 가능성 인식 Satz 설계 전략을 위한 프레임워크를 제공합니다. 더욱이, 우리는 스핀 글라스와 같은 제어 가능한 시스템에 대한 변이적 ansatze를 사용하여 바닥 상태를 얻기 위한 노고 결과를 증명합니다. 우리의 작업은 불모의 고원의 존재와 $mathfrak{g}$ 차원의 크기 조정 사이의 연결을 설정합니다.

이 작업에서 우리는 변형 양자 알고리즘 및 양자 기계 학습 모델에서 불모의 고원(BP)의 존재 여부를 진단하기 위한 새로운 프레임워크를 제공합니다. 우리의 작업은 양자 제어 이론의 도구를 활용하여 매개변수화된 양자 회로 생성기의 거짓말 폐쇄인 소위 동적 거짓말 대수(DLA)의 차원과 비용 함수 기울기의 크기 조정을 연결합니다. 우리의 결과는 BP 현상에 대한 이해를 크게 향상시켜 이전 문헌에서 다루지 않은 광범위한 시나리오에서 발생을 예측할 수 있습니다. 종합하면 이 작업은 양자 신경망 아키텍처의 능동적 훈련 가능성 인식 설계를 위한 새로운 전략을 제공하고 변형 양자 컴퓨팅에서 DLA의 중요성을 보여줍니다.

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