오류 완화로 잡음이 있는 변이 양자 알고리즘의 훈련 가능성을 향상시킬 수 있습니까?

오류 완화로 잡음이 있는 변이 양자 알고리즘의 훈련 가능성을 향상시킬 수 있습니까?

타임 스탬프 : 14 년 2024 월 11 일 오전 34시 XNUMX 분

삼손 왕1,2, 표트르 차르니크1,3,4, 앤드류 아라 스미스1,5, M. 세레소1,5,6, 루카스 친시오1,5, 패트릭 J. 콜스1,5

1이론 부문, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA
2Imperial College London, 런던, SW7 2AZ, 영국 물리학과
3폴란드 크라쿠프 Jagiellonian 대학교 물리학, 천문학 및 응용 컴퓨터 과학 학부
4Mark Kac 복잡한 시스템 연구 센터, Jagiellonian 대학교, 크라쿠프, 폴란드
5양자 과학 센터, Oak Ridge, TN 37931, USA
6비선형 연구 센터, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA

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추상

VQA(Variational Quantum Algorithm)는 종종 단기적인 양자 이점을 위한 최선의 희망으로 간주됩니다. 그러나 최근 연구에 따르면 잡음은 비용 환경을 기하급수적으로 평탄화하고 비용 기울기의 크기를 억제하는 등 VQA의 훈련 가능성을 심각하게 제한할 수 있는 것으로 나타났습니다. 오류 완화(EM)는 단기 장치에 대한 소음의 영향을 줄이는 데 유망함을 보여줍니다. 따라서 EM이 VQA의 훈련 가능성을 향상시킬 수 있는지 묻는 것은 당연합니다. 이 연구에서 우리는 광범위한 종류의 EM 전략에 대해 기하급수적인 비용 집중이 다른 곳에서 기하급수적인 자원을 투입하지 않고는 해결될 수 없다는 것을 먼저 보여줍니다. 이 전략 클래스에는 특수 사례로 Zero Noise Extrapolation, Virtual Distillation, Probabilistic Error Cancellation 및 Clifford Data Regression이 포함됩니다. 둘째, 우리는 이러한 EM 프로토콜에 대한 분석 및 수치 분석을 수행하고 그 중 일부(예: 가상 증류)가 EM을 전혀 실행하지 않는 것과 비교하여 비용 함수 값을 해결하기 더 어렵게 만들 수 있음을 발견했습니다. 긍정적인 결과로 CDR(Clifford Data Regression)이 비용 집중이 너무 심각하지 않은 특정 환경에서 교육 프로세스에 도움이 될 수 있다는 수치적 증거를 찾았습니다. 우리의 결과는 EM 프로토콜을 적용할 때 훈련 가능성이 악화되거나 향상되지 않을 수 있으므로 주의를 기울여야 함을 보여줍니다. 반면에 CDR에 대한 긍정적인 결과는 훈련 가능성을 향상시키기 위한 엔지니어링 오류 완화 방법의 가능성을 강조합니다.

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주요 이미지: 특정 유형의 하드웨어 소음은 변형 양자 알고리즘에서 비용 환경의 해결 가능성을 기하급수적으로 손상시키는 것으로 밝혀졌습니다. 따라서 시끄러운 변형 양자 알고리즘의 정확하고 안정적인 최적화는 기하급수적인 샘플 오버헤드로 인해 부담을 받을 수 있습니다. 이 작업에서 우리는 확장성 관점(대형 시스템 크기의 한계)과 고정된 문제 크기 모두에서 오류 완화가 이 현상을 완화할 수 있는지 여부를 묻습니다.

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위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2024-03-15 03:40:55). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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