Kan felreducering förbättra träningsbarheten för bullriga variationskvantalgoritmer?

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Samson Wang^1,2, Piotr Czarnik^1,3,4, Andrew Arrasmith^1,5, M. Cerezo^1,5,6, Lukasz Cincio^1,5och Patrick J. Coles^1,5

¹Teoretisk division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA
²Institutionen för fysik, Imperial College London, London, SW7 2AZ, Storbritannien
³Fakulteten för fysik, astronomi och tillämpad datavetenskap, Jagiellonian University, Kraków, Polen
⁴Mark Kac Center for Complex Systems Research, Jagiellonian University, Kraków, Polen
⁵Quantum Science Center, Oak Ridge, TN 37931, USA
⁶Center for Nolinear Studies, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA

Hitta det här uppsatsen intressant eller vill diskutera? Scite eller lämna en kommentar på SciRate.

Abstrakt

Varierande kvantalgoritmer (VQAs) ses ofta som det bästa hoppet om kvantfördelar på kort sikt. Nyligen genomförda studier har dock visat att buller allvarligt kan begränsa träningsbarheten för VQA, t.ex. genom att exponentiellt platta ut kostnadslandskapet och undertrycka storleken på kostnadsgradienter. Error Mitigation (EM) visar löfte när det gäller att minska påverkan av buller på enheter på kort sikt. Det är därför naturligt att fråga sig om EM kan förbättra träningsbarheten hos VQA. I detta arbete visar vi först att för en bred klass av EM-strategier kan exponentiell kostnadskoncentration inte lösas utan att satsa exponentiella resurser någon annanstans. Denna klass av strategier inkluderar som specialfall Zero Noise Extrapolation, Virtual Destillation, Probabilistic Error Cancellation och Clifford Data Regression. För det andra utför vi analytisk och numerisk analys av dessa EM-protokoll, och vi finner att vissa av dem (t.ex. virtuell destillation) kan göra det svårare att lösa kostnadsfunktionsvärden jämfört med att inte köra någon EM alls. Som ett positivt resultat finner vi numeriska bevis för att Clifford Data Regression (CDR) kan hjälpa träningsprocessen i vissa miljöer där kostnadskoncentrationen inte är alltför allvarlig. Våra resultat visar att försiktighet bör iakttas vid tillämpning av EM-protokoll eftersom de antingen kan försämra eller inte förbättra träningsförmågan. Å andra sidan belyser våra positiva resultat för CDR möjligheten att konstruera felreduceringsmetoder för att förbättra träningsbarheten.

Kan felreducering förbättra träningsbarheten för bullriga variationskvantalgoritmer? PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Utvald bild: Vissa typer av hårdvarubrus har visat sig exponentiellt försämra upplösningsförmågan hos kostnadslandskap i varierande kvantalgoritmer. Således kan noggrann och tillförlitlig optimering av störande variationskvantalgoritmer belastas med exponentiell sampeloverhead. I detta arbete frågar vi om felreducering kan mildra detta fenomen, både ur skalningssynpunkt (i gränsen för stora systemstorlekar) och för fasta problemstorlekar.

► BibTeX-data

@artikel{Wang2024canerrormitigation, doi = {10.22331/q-2024-03-14-1287}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2024-03-14-1287}, title = {Kan {E}fela {M}försök {I}förbättra {T}regnbarheten hos {N}oisiga {V}ariational {Q}uantum {A}lgoritmer?}, författare = {Wang, Samson och Czarnik, Piotr och Arrasmith, Andrew och Cerezo, M. och Cincio, Lukasz och Coles, Patrick J.}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, utgivare = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volym = {8}, sidor = {1287}, månad = mar, år = {2024} }

► Referenser

[1] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush och Alán Aspuru-Guzik. "Teorin om variationshybridkvantklassiska algoritmer". New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

[2] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio och Patrick J. Coles. "Variationella kvantalgoritmer". Nature Reviews Physics 3, 625–644 (2021).
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[3] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin och Xiao Yuan. "Variationsansatz-baserad kvantsimulering av imaginär tidsevolution". npj Quantum Information 5, 1–6 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2

[4] Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes och Nicholas J Mayhall. "En adaptiv variationsalgoritm för exakta molekylära simuleringar på en kvantdator". Nature Communications 10, 1–9 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-10988-2

[5] Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles och Andrew Sornborger. "Variationell snabbspolning för kvantsimulering bortom koherenstiden". npj Quantum Information 6, 1–10 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00302-0

[6] Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles och Andrew Sornborger. "Variationell hamiltonisk diagonalisering för dynamisk kvantsimulering". arXiv förtryck arXiv:2009.02559 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2009.02559

[7] Joe Gibbs, Kaitlin Gili, Zoë Holmes, Benjamin Commeau, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles och Andrew Sornborger. "Långtidssimuleringar med hög kvalitet på kvanthårdvara". arXiv förtryck arXiv:2102.04313 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.04313

[8] Yong-Xin Yao, Niladri Gomes, Feng Zhang, Thomas Iadecola, Cai-Zhuang Wang, Kai-Ming Ho och Peter P Orth. "Adaptiva variationsmässiga kvantdynamiksimuleringar". arXiv preprint arXiv:2011.00622 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.030307

[9] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C Benjamin och Xiao Yuan. "Variationell kvantsimulering av allmänna processer". Physical Review Letters 125, 010501 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.010501

[10] Y. Li och SC Benjamin. "Effektiv variationskvantumsimulator som innehåller aktiv felminimering". Phys. Rev. X 7, 021050 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

[11] Jonathan Wei Zhong Lau, Kishor Bharti, Tobias Haug och Leong Chuan Kwek. "Kvantassisterad simulering av tidsberoende hamiltonianer". arXiv förtryck arXiv:2101.07677 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.07677

[12] Kentaro Heya, Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai och Keisuke Fujii. "Subspace variations kvantsimulator". arXiv förtryck arXiv:1904.08566 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.08566

[13] Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li och Simon C Benjamin. "Teori om variationskvantsimulering". Quantum 3, 191 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-10-07-191

[14] Maria Schuld, Alex Bocharov, Krysta M Svore och Nathan Wiebe. "Kretscentrerade kvantklassificerare". Physical Review A 101, 032308 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.032308

[15] Guillaume Verdon, Michael Broughton och Jacob Biamonte. "En kvantalgoritm för att träna neurala nätverk med hjälp av lågdjupa kretsar". arXiv förtryck arXiv:1712.05304 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1712.05304

[16] Jonathan Romero och Alán Aspuru-Guzik. "Variationella kvantgeneratorer: Generativ kontradiktorisk kvantmaskininlärning för kontinuerliga distributioner". Advanced Quantum Technologies 4, 2000003 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.202000003

[17] Edward Farhi och Hartmut Neven. "Klassificering med kvantneurala nätverk på korttidsprocessorer". arXiv förtryck arXiv:1802.06002 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002

[18] Kerstin Beer, Dmytro Bondarenko, Terry Farrelly, Tobias J. Osborne, Robert Salzmann, Daniel Scheiermann och Ramona Wolf. "Träning av djupa kvantneurala nätverk". Nature Communications 11, 808 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-14454-2

[19] Iris Cong, Soonwon Choi och Mikhail D Lukin. "Quantum konvolutionella neurala nätverk". Nature Physics 15, 1273–1278 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8

[20] Edward Grant, Marcello Benedetti, Shuxiang Cao, Andrew Hallam, Joshua Lockhart, Vid Stojevic, Andrew G Green och Simone Severini. "Hierarkiska kvantklassificerare". npj Quantum Information 4, 1–8 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0116-9

[21] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik och Jeremy L O'brien. "En variabel egenvärdeslösare på en fotonisk kvantprocessor". Nature Communications 5, 1–7 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[22] Bela Bauer, Dave Wecker, Andrew J Millis, Matthew B Hastings och Matthias Troyer. "Hybrid kvantklassisk metod för korrelerade material". Fysisk granskning X 6, 031045 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031045

[23] Tyson Jones, Suguru Endo, Sam McArdle, Xiao Yuan och Simon C Benjamin. "Variationella kvantalgoritmer för att upptäcka hamiltonska spektra". Physical Review A 99, 062304 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.062304

[24] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone och Sam Gutmann. "En ungefärlig kvantoptimeringsalgoritm". arXiv förtryck arXiv:1411.4028 (2014).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028

[25] Zhihui Wang, S. Hadfield, Z. Jiang och EG Rieffel. "Quantum ungefärlig optimeringsalgoritm för MaxCut: En fermionisk vy". Fysisk granskning A 97, 022304 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.97.022304

[26] Gavin E Crooks. "Prestandan av den ungefärliga kvantoptimeringsalgoritmen för det maximala skärningsproblemet". arXiv förtryck arXiv:1811.08419 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419

[27] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli och Rupak Biswas. "Från den ungefärliga kvantoptimeringsalgoritmen till en kvantalternerande operatoransatz". Algoritmer 12, 34 (2019).
https: / / doi.org/ 10.3390 / a12020034

[28] Carlos Bravo-Prieto, Ryan LaRose, M. Cerezo, Yigit Subasi, Lukasz Cincio och Patrick Coles. "Variationell kvantlinjär lösare". arXiv förtryck arXiv:1909.05820 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2023-11-22-1188

[29] Xiaosi Xu, Jinzhao Sun, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin och Xiao Yuan. "Variationsalgoritmer för linjär algebra". Science Bulletin 66, 2181–2188 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2021.06.023

[30] Bálint Koczor, Suguru Endo, Tyson Jones, Yuichiro Matsuzaki och Simon C Benjamin. "Variationstillstånd kvantmetrologi". New Journal of Physics (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab965e

[31] Johannes Jakob Meyer, Johannes Borregaard och Jens Eisert. "En variationsverktygslåda för kvantuppskattning av flera parametrar". NPJ Quantum Information 7, 1–5 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00425-y

[32] Eric Anschuetz, Jonathan Olson, Alán Aspuru-Guzik och Yudong Cao. "Variationell kvantfaktoring". Quantum Technology and Optimization Problems (2019).
https://doi.org/10.1007/978-3-030-14082-3_7

[33] Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger och Patrick J Coles. "Kvantassisterad kvantkompilering". Quantum 3, 140 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140

[34] Kunal Sharma, Sumeet Khatri, M. Cerezo och Patrick J Coles. "Brusresiliens av variationsmässig kvantkompilering". New Journal of Physics 22, 043006 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

[35] Tyson Jones och Simon C Benjamin. "Kvantkompilering och kretsoptimering via energiförlust". arXiv förtryck arXiv:1811.03147 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-24-628

[36] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger, Wojciech H Zurek och Patrick J Coles. "Variationskonsekventa historier som en hybridalgoritm för kvantfundament". Nature Communications 10, 1–7 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-11417-0

[37] M. Cerezo, Kunal Sharma, Andrew Arrasmith och Patrick J Coles. "Variationell kvanttillståndsegenlösare". arXiv preprint arXiv:2004.01372 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-022-00611-6

[38] Ryan LaRose, Arkin Tikku, Étude O'Neel-Judy, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "Variationell kvanttillståndsdiagonalisering". npj Quantum Information 5, 1–10 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0167-6

[39] Guillaume Verdon, Jacob Marks, Sasha Nanda, Stefan Leichenauer och Jack Hidary. "Quantum Hamiltonian-baserade modeller och den variationsmässiga quantum thermalizer-algoritmen". arXiv förtryck arXiv:1910.02071 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1910.02071

[40] Peter D Johnson, Jonathan Romero, Jonathan Olson, Yudong Cao och Alán Aspuru-Guzik. "Qvector: en algoritm för enhetsanpassad kvantfelskorrigering". arXiv förtryck arXiv:1711.02249 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1711.02249

[41] John Preskill. "Quantum computing i NISQ-eran och därefter". Quantum 2, 79 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[42] Kristan Temme, Sergey Bravyi och Jay M. Gambetta. "Felreducering för kortdjupa kvantkretsar". Phys. Rev. Lett. 119, 180509 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.180509

[43] Suguru Endo, Simon C Benjamin och Ying Li. "Praktisk begränsning av kvantfel för nära framtida tillämpningar". Fysisk granskning X 8, 031027 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.031027

[44] Abhinav Kandala, Kristan Temme, Antonio D. Córcoles, Antonio Mezzacapo, Jerry M. Chow och Jay M. Gambetta. "Felreducering utökar beräkningsräckvidden för en bullrig kvantprocessor". Nature 567, 491–495 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7

[45] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles och Lukasz Cincio. "Felreducering med Clifford kvantkretsdata". Quantum 5, 592 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-11-26-592

[46] William J Huggins, Sam McArdle, Thomas E O'Brien, Joonho Lee, Nicholas C Rubin, Sergio Boixo, K Birgitta Whaley, Ryan Babbush och Jarrod R McClean. "Virtuell destillation för att lindra kvantfel". Physical Review X 11, 041036 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.041036

[47] Bálint Koczor. "Exponentiell felundertryckning för kortsiktiga kvantenheter". Physical Review X 11, 031057 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.031057

[48] Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter och Wibe A De Jong. "Hybrid kvantklassisk hierarki för att mildra dekoherens och bestämning av exciterade tillstånd". Physical Review A 95, 042308 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.95.042308

[49] Thomas E. O'Brien, Stefano Polla, Nicholas C. Rubin, William J. Huggins, Sam McArdle, Sergio Boixo, Jarrod R. McClean och Ryan Babbush. "Felreducering via verifierad fasuppskattning". PRX Quantum 2, 020317 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020317

[50] Sam McArdle, Xiao Yuan och Simon Benjamin. "Felreducerad digital kvantsimulering". Phys. Rev. Lett. 122, 180501 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.180501

[51] Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh och TE O'Brien. "Lågkostnadsfelreducering genom symmetriverifiering". Physical Review A 98, 062339 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

[52] William J Huggins, Jarrod R McClean, Nicholas C Rubin, Zhang Jiang, Nathan Wiebe, K Birgitta Whaley och Ryan Babbush. "Effektiva och bruståliga mätningar för kvantkemi på korttidskvantdatorer". npj Quantum Information 7, 1–9 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00341-7

[53] George S Barron och Christopher J Wood. "Mätningsfelsbegränsning för variationskvantalgoritmer". arXiv förtryck arXiv:2010.08520 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.08520

[54] Alistair WR Smith, Kiran E. Khosla, Chris N. Self och MS Kim. "Qubit-avläsningsfelreducering med bit-flip-medelvärde". Science Advances 7 (2021).
https:///doi.org/10.1126/sciadv.abi8009

[55] Daiqin Su, Robert Israel, Kunal Sharma, Haoyu Qi, Ish Dhand och Kamil Brádler. "Felreducering på en kortsiktig kvantfotonisk anordning". Quantum 5, 452 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-05-04-452

[56] Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "Brusinducerade karga platåer i variationsmässiga kvantalgoritmer". Nature Communications 12, 1–11 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[57] Daniel Stilck França och Raul Garcia-Patron. "Begränsningar för optimeringsalgoritmer på bullriga kvantenheter". Nature Physics 17, 1221–1227 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3

[58] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush och Hartmut Neven. "Kurga platåer i träningslandskap för kvantneurala nätverk". Nature Communications 9, 1–6 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[59] M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "Kostnadsfunktionsberoende karga platåer i grunda parametriserade kvantkretsar". Nature Communications 12, 1–12 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

[60] Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Piotr Czarnik, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "Effekt av karga platåer på gradientfri optimering". Quantum 5, 558 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-10-05-558

[61] M. Cerezo och Patrick J Coles. "Högre ordningsderivat av kvantneurala nätverk med karga platåer". Quantum Science and Technology 6, 035006 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / abf51a

[62] Kentaro Heya, Yasunari Suzuki, Yasunobu Nakamura och Keisuke Fujii. "Variationell kvantportoptimering". arXiv förtryck arXiv:1810.12745 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1810.12745

[63] Jonathan Romero, Jonathan P Olson och Alan Aspuru-Guzik. "Quantum autoencoders för effektiv komprimering av kvantdata". Quantum Science and Technology 2, 045001 (2017).
https: / â € </ â € <doi.org/â€ <10.1088 / â € <2058-9565 / â € <aa8072

[64] Lennart Bittel och Martin Kliesch. "Träning av variationskvantalgoritmer är np-svårt". Phys. Rev. Lett. 127, 120502 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.120502

[65] Jonas M Kübler, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "En adaptiv optimerare för mätningssnåla variationsalgoritmer". Quantum 4, 263 (2020).
https://doi.org/10.22331/q-2020-05-11-263

[66] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D Somma och Patrick J Coles. "Operatorsampling för skottsnål optimering i variationsalgoritmer". arXiv förtryck arXiv:2004.06252 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2004.06252

[67] Andi Gu, Angus Lowe, Pavel A Dub, Patrick J. Coles och Andrew Arrasmith. "Adaptiv skottallokering för snabb konvergens i variationsmässiga kvantalgoritmer". arXiv förtryck arXiv:2108.10434 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2108.10434

[68] Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerezo och Patrick J Coles. "Koppla ansatz-uttryckbarhet till gradientstorlekar och karga platåer". PRX Quantum 3, 010313 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.010313

[69] Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin Yan, Patrick J. Coles, Andreas Albrecht och Andrew T Sornborger. "Okaga platåer hindrar lärande scramblers". Physical Review Letters 126, 190501 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.190501

[70] Carlos Ortiz Marrero, Mária Kieferová och Nathan Wiebe. "Intrassling-inducerade karga platåer". PRX Quantum 2, 040316 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316

[71] Taylor L Patti, Khadijeh Najafi, Xun Gao och Susanne F Yelin. "Entanglement devised baren plateau mitigation". Physical Review Research 3, 033090 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033090

[72] Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J. Coles och M. Cerezo. "Diagnostisera karga platåer med verktyg från kvantoptimal kontroll". arXiv förtryck arXiv:2105.14377 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.14377

[73] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa och Keisuke Fujii. "Kvantumkretslärande". Fysisk granskning A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

[74] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac och Nathan Killoran. "Utvärdering av analytiska gradienter på kvanthårdvara". Physical Review A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[75] John A Nelder och Roger Mead. "En simplexmetod för funktionsminimering". Datorjournalen 7, 308–313 (1965).
https: / / doi.org/ 10.1093 / comjnl / 7.4.308

[76] MJD Powell. "En direkt sökoptimeringsmetod som modellerar mål- och begränsningsfunktionerna genom linjär interpolation". Framsteg inom optimering och numerisk analys (1994).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

[77] E. Campos, D. Rabinovich, V. Akshay och J. Biamonte. "Träning av mättnad i lagervis kvantapproximativ optimering". Fysisk granskning A 104 (2021).
https://doi.org/ 10.1103/PhysRevA.104.L030401

[78] Cheng Xue, Zhao-Yun Chen, Yu-Chun Wu och Guo-Ping Guo. "Effekter av kvantbrus på ungefärlig kvantoptimeringsalgoritm". Chinese Physics Letters 38, 030302 (2021).
https://doi.org/10.1088/0256-307X/38/3/030302

[79] Jeffrey Marshall, Filip Wudarski, Stuart Hadfield och Tad Hogg. "Karakteriserande lokalt brus i qaoa-kretsar". IOP SciNotes 1, 025208 (2020). URL: https://doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7.
https://doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7

[80] Enrico Fontana, M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ivan Rungger och Patrick J. Coles. "Icke-triviala symmetrier i kvantlandskap och deras motståndskraft mot kvantbrus". Quantum 6, 804 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-09-15-804

[81] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C Benjamin och Xiao Yuan. "Hybrid kvantklassiska algoritmer och kvantfelsreducering". Journal of the Physical Society of Japan 90, 032001 (2021).
https: / â € </ â € <doi.org/â€ <10.7566 / â € <JPSJ.90.032001

[82] Angus Lowe, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles och Lukasz Cincio. "Enhetlig metod för datadriven kvantfelsbegränsning". Phys. Rev. Research 3, 033098 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033098

[83] Andrea Mari, Nathan Shammah och William J Zeng. "Utöka kvantprobabilistisk felavstängning genom brusskalning". Physical Review A 104, 052607 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.104.052607

[84] Daniel Bultrini, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Patrick J. Coles och Lukasz Cincio. "Enhet och benchmarking av toppmoderna kvantfelsreducerande tekniker". Quantum 7, 1034 (2023).
https://doi.org/10.22331/q-2023-06-06-1034

[85] Ashley Montanaro och Stasja Stanisic. "Felreducering genom att träna med fermionisk linjär optik". arXiv förtryck arXiv:2102.02120 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.02120

[86] Joseph Vovrosh, Kiran E Khosla, Sean Greenaway, Christopher Self, Myungshik S Kim och Johannes Knolle. "Enkel begränsning av globala depolariserande fel i kvantsimuleringar". Fysisk granskning E 104, 035309 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.104.035309

[87] Eliott Rosenberg, Paul Ginsparg och Peter L McMahon. "Experimentell felreducering med linjär omskalning för variationskvantumegenlösning med upp till 20 kvantbitar". Quantum Science and Technology 7, 015024 (2022).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac3b37

[88] Andre He, Benjamin Nachman, Wibe A. de Jong och Christian W. Bauer. "Nollbrusextrapolering för begränsning av kvantgrindfel med identitetsinfogningar". Physical Review A 102, 012426 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.102.012426

[89] Andrew Shaw. "Klassisk-kvantbrusreducering för nisq-hårdvara". arXiv förtryck arXiv:2105.08701 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.08701

[90] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Andreas Bengtsson, Sergio Boixo, Michael Broughton, Bob B Buckley, et al. "Observation av separerad dynamik av laddning och spin i fermi-hubbard-modellen". arXiv förtryck arXiv:2010.07965 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.07965

[91] Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C Benjamin och Ying Li. "Lärande-baserad begränsning av kvantfel". PRX Quantum 2, 040330 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040330

[92] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio och Patrick J Coles. "Qubit-effektiv exponentiell undertryckning av fel". arXiv förtryck arXiv:2102.06056 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.06056

[93] Yifeng Xiong, Daryus Chandra, Soon Xin Ng och Lajos Hanzo. "Sampling overhead-analys av kvantfelsreducering: Okodade vs. kodade system". IEEE Access 8, 228967–228991 (2020).
https://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2020.3045016

[94] Ryuji Takagi. "Optimal resurskostnad för felreducering". Phys. Rev. Res. 3, 033178 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033178

[95] Lukasz Cincio, Kenneth Rudinger, Mohan Sarovar och Patrick J. Coles. "Maskininlärning av bruståliga kvantkretsar". PRX Quantum 2, 010324 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010324

[96] P Erdös och A Rényi. "På slumpmässiga grafer $I$". Publicationes Mathematicae Debrecen 6, 18 (1959). URL: http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf.
http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf

[97] Andrew Wack, Hanhee Paik, Ali Javadi-Abhari, Petar Jurcevic, Ismael Faro, Jay M. Gambetta och Blake R. Johnson. "Kvalitet, hastighet och skala: tre nyckelattribut för att mäta prestandan hos kortsiktiga kvantdatorer". arXiv förtryck arXiv:2110.14108 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14108

[98] Tudor Giurgica-Tiron, Yousef Hindy, Ryan LaRose, Andrea Mari och William J Zeng. "Digital nollbrusextrapolering för begränsning av kvantfel". 2020 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) (2020).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE49297.2020.00045

[99] Youngseok Kim, Christopher J. Wood, Theodore J. Yoder, Seth T. Merkel, Jay M. Gambetta, Kristan Temme och Abhinav Kandala. "Skalbar felreducering för bullriga kvantkretsar ger konkurrenskraftiga förväntningsvärden". arXiv förtryck arXiv:2108.09197 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-022-01914-3

[100] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah och Ross Duncan. "Volumetrisk benchmarking av felreducering med Qermit". arXiv förtryck arXiv:2204.09725 (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2204.09725

[101] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa och Mile Gu. "Fundamentala gränser för begränsning av kvantfel". npj Quantum Information 8, 114 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-022-00618-z

[102] Avram Sidi. "Praktiska extrapoleringsmetoder: Teori och tillämpningar". Volym 10. Cambridge University Press. (2003).

[103] Masanori Ohya och Dénes Petz. "Kvantumentropi och dess användning". Springer Science & Business Media. (2004).

[104] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé och Daniel Stilck França. "Om kontraktionskoefficienter, partiella ordrar och approximation av kapaciteter för kvantkanaler". Quantum 6, 862 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-11-28-862

[105] Jeffrey C. Lagarias, James A. Reeds, Margaret H. Wright och Paul E. Wright. "Konvergensegenskaper för nerder-mead simplex-metoden i låga dimensioner". SIAM Journal on Optimization 9, 112–147 (1998).
https: / / doi.org/ 10.1137 / S1052623496303470

[106] Abhijith J., Adetokunbo Adedoyin, John Ambrosiano, Petr Anisimov, William Casper, Gopinath Chennupati, Carleton Coffrin, Hristo Djidjev, David Gunter, Satish Karra, Nathan Lemons, Shizeng Lin, Alexander Malyzhenkov, David Mascarenas, Daniel Mniszewski, Daniel Mniszewski, O'malley, Diane Oyen, Scott Pakin, Lakshman Prasad, Randy Roberts, Phillip Romero, Nandakishore Santhi, Nikolai Sinitsyn, Pieter J. Swart, James G. Wendelberger, Boram Yoon, Richard Zamora, Wei Zhu, Stephan Eidenbenz, Andreas Bärtschi, Patrick J. Coles, Marc Vuffray och Andrey Y. Lokhov. "Implementering av kvantalgoritmer för nybörjare". ACM Transactions on Quantum Computing (2022).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3517340

[107] Bálint Koczor. "Den dominerande egenvektorn för ett brusigt kvanttillstånd". New Journal of Physics 23, 123047 (2021).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac37ae

Citerad av

[1] Zhenyu Cai, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, William J. Huggins, Ying Li, Jarrod R. McClean och Thomas E. O'Brien, "Quantum error mitigation", Recensioner av Modern Physics 95 4, 045005 (2023).

[2] Ryuji Takagi, Hiroyasu Tajima och Mile Gu, "Universal Sampling Lower Bounds for Quantum Error Mitigation", Fysiska granskningsbrev 131 21, 210602 (2023).

[3] Louis Schatzki, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles och M. Cerezo, "Entangled Datasets for Quantum Machine Learning", arXiv: 2109.03400, (2021).

[4] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa och Mile Gu, "Fundamental limits of quantum error mitigation", npj Kvantinformation 8, 114 (2022).

[5] Martin Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J. Coles och M. Cerezo, "Theory of overparametrization in quantum neural network", arXiv: 2109.11676, (2021).

[6] Valentin Heyraud, Zejian Li, Kaelan Donatella, Alexandre Le Boité och Cristiano Ciuti, "Efficient Estimation of Trainability for Variational Quantum Circuits", PRX Quantum 4 4, 040335 (2023).

[7] Patrick J. Coles, Collin Szczepanski, Denis Melanson, Kaelan Donatella, Antonio J. Martinez och Faris Sbahi, "Thermodynamic AI and the fluctuation frontier", arXiv: 2302.06584, (2023).

[8] Yihui Quek, Daniel Stilck França, Sumeet Khatri, Johannes Jakob Meyer och Jens Eisert, "Exponentiellt snävare gränser för begränsningar av kvantfelsreducering", arXiv: 2210.11505, (2022).

[9] Kento Tsubouchi, Takahiro Sagawa och Nobuyuki Yoshioka, "Universal Cost Bound of Quantum Error Mitigation Based on Quantum Estimation Theory", Fysiska granskningsbrev 131 21, 210601 (2023).

[10] R. Au-Yeung, B. Camino, O. Rathore och V. Kendon, "Quantum algorithms for scientific applications", arXiv: 2312.14904, (2023).

[11] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii och Yuuki Tokunaga, "Quantum error mitigation as a universal error-minimization technique: applications from NISQ to FTQC eras", arXiv: 2010.03887, (2020).

[12] Gokul Subramanian Ravi, Pranav Gokhale, Yi Ding, William M. Kirby, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker, Peter J. Love, Henry Hoffmann, Kenneth R. Brown och Frederic T. Chong, “CAFQA: En klassisk simuleringsbootstrap för variationsmässiga kvantalgoritmer", arXiv: 2202.12924, (2022).

[13] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao och Gui-Lu Long, "Närtids kvantberäkningstekniker: Varierande kvantalgoritmer, felreducering, kretskompilering, benchmarking och klassisk simulering”, Science China Physics, Mechanics and Astronomy 66 5, 250302 (2023).

[14] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii och Yuuki Tokunaga, "Quantum Error Mitigation as a Universal Error Reduction Technique: Applications from the NISQ to the Fault-Tolerant Quantum Computing Eras", PRX Quantum 3 1, 010345 (2022).

[15] Supanut Thanasilp, Samson Wang, M. Cerezo, och Zoë Holmes, "Exponentiell koncentration och untrainability in quantum kernel methods", arXiv: 2208.11060, (2022).

[16] Abhinav Deshpande, Pradeep Niroula, Oles Shtanko, Alexey V. Gorshkov, Bill Fefferman och Michael J. Gullans, "Tight Bounds on the Convergence of Noisy Random Circuits to the Uniform Distribution", PRX Quantum 3 4, 040329 (2022).

[17] Giacomo De Palma, Milad Marvian, Cambyse Rouzé och Daniel Stilck França, "Limitations of Variational Quantum Algorithms: A Quantum Optimal Transport Approach", PRX Quantum 4 1, 010309 (2023).

[18] Ingo Tews, Zohreh Davoudi, Andreas Ekström, Jason D. Holt, Kevin Becker, Raúl Briceño, David J. Dean, William Detmold, Christian Drischler, Thomas Duguet, Evgeny Epelbaum, Ashot Gasparyan, Jambul Gegelia, Jeremy R. Green , Harald W. Grießhammer, Andrew D. Hanlon, Matthias Heinz, Heiko Hergert, Martin Hoferichter, Marc Illa, David Kekejian, Alejandro Kievsky, Sebastian König, Hermann Krebs, Kristina D. Launey, Dean Lee, Petr Navrátil, Amy Nicholson, Assumpta Parreño, Daniel R. Phillips, Marek Płoszajczak, Xiu-Lei Ren, Thomas R. Richardson, Caroline Robin, Grigor H. Sargsyan, Martin J. Savage, Matthias R. Schindler, Phiala E. Shanahan, Roxanne P. Springer, Alexander Tichai , Ubirajara van Kolck, Michael L. Wagman, André Walker-Loud, Chieh-Jen Yang och Xilin Zhang, "Nuclear Forces for Precision Nuclear Physics: A Collection of Perspectives", Fåkroppssystem 63 4, 67 (2022).

[19] C. Huerta Alderete, Max Hunter Gordon, Frédéric Sauvage, Akira Sone, Andrew T. Sornborger, Patrick J. Coles och M. Cerezo, "Inferensbaserad kvantavkänning", Fysiska granskningsbrev 129 19, 190501 (2022).

[20] Frédéric Sauvage, Martín Larocca, Patrick J. Coles och M. Cerezo, "Att bygga rumsliga symmetrier i parametriserade kvantkretsar för snabbare träning", Kvantvetenskap och teknik 9 1, 015029 (2024).

[21] Adam Callison och Nicholas Chancellor, "Hybrida kvantklassiska algoritmer i den bullriga kvanttiden i mellanskala och därefter", Fysisk granskning A 106 1, 010101 (2022).

[22] Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nhat A. Nghiem, Patrick J. Coles och M. Cerezo, "Subtleties in the trainability of quantum machine learning models", arXiv: 2110.14753, (2021).

[23] Laurin E. Fischer, Daniel Miller, Francesco Tacchino, Panagiotis Kl. Barkoutsos, Daniel J. Egger och Ivano Tavernelli, "Ancilla-fri implementering av generaliserade mätningar för qubits inbäddade i ett qudit-utrymme", Physical Review Research 4 3, 033027 (2022).

[24] Travis L. Scholten, Carl J. Williams, Dustin Moody, Michele Mosca, William Hurley, William J. Zeng, Matthias Troyer och Jay M. Gambetta, "Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers", arXiv: 2401.16317, (2024).

[25] Benjamin A. Cordier, Nicolas PD Sawaya, Gian G. Guerreschi och Shannon K. McWeeney, "Biologi och medicin i landskapet av kvantfördelar", arXiv: 2112.00760, (2021).

[26] Manuel S. Rudolph, Sacha Lerch, Supanut Thanasilp, Oriel Kiss, Sofia Vallecorsa, Michele Grossi och Zoë Holmes, "Trainability barriers and opportunities in quantum generative modeling", arXiv: 2305.02881, (2023).

[27] Zhenyu Cai, "A Practical Framework for Quantum Error Mitigation", arXiv: 2110.05389, (2021).

[28] M. Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Lukasz Cincio och Patrick J. Coles, "Utmaningar och möjligheter i kvantmaskininlärning", arXiv: 2303.09491, (2023).

[29] Keita Kanno, Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Sho Koh, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami och Yuya O. Nakagawa, "Quantum-Selected Configuration Interaction: classical diagonalization of Hamiltonians in subspaces selected by quantum computers", arXiv: 2302.11320, (2023).

[30] Tailong Xiao, Xinliang Zhai, Xiaoyan Wu, Jianping Fan och Guihua Zeng, "Praktisk fördel med kvantmaskininlärning i spökbilder", Kommunikationsfysik 6 1, 171 (2023).

[31] Kazunobu Maruyoshi, Takuya Okuda, Juan W. Pedersen, Ryo Suzuki, Masahito Yamazaki och Yutaka Yoshida, "Bevarade laddningar i kvantsimuleringen av integrerbara spinnkedjor", Journal of Physics A Mathematical General 56 16, 165301 (2023).

[32] Marvin Bechtold, Johanna Barzen, Frank Leymann, Alexander Mandl, Julian Obst, Felix Truger och Benjamin Weder, "Undersöka effekten av kretsklippning i QAOA för MaxCut-problemet på NISQ-enheter", Kvantvetenskap och teknik 8 4, 045022 (2023).

[33] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé och Daniel Stilck França, "Om kontraktionskoefficienter, partiella ordrar och approximation av kapaciteter för kvantkanaler", arXiv: 2011.05949, (2020).

[34] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah och Ross Duncan, "Volumetric Benchmarking of Error Mitigation with Qermit", Quantum 7, 1059 (2023).

[35] Minh C. Tran, Kunal Sharma och Kristan Temme, "Locality and Error Mitigation of Quantum Circuits", arXiv: 2303.06496, (2023).

[36] Muhammad Kashif och Saif Al-Kuwari, "Inverkan av kostnadsfunktionsglobalitet och lokalitet i hybrida kvantneurala nätverk på NISQ-enheter", Machine Learning: Science and Technology 4 1, 015004 (2023).

[37] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger och Lukasz Cincio, "Improving the efficiency of learning-based error mitigation", arXiv: 2204.07109, (2022).

[38] Daniel Bultrini, Samson Wang, Piotr Czarnik, Max Hunter Gordon, M. Cerezo, Patrick J. Coles och Lukasz Cincio, "Slaget om rena och smutsiga qubits i eran av partiell felkorrigering", arXiv: 2205.13454, (2022).

[39] Muhammad Kashif och Saif Al-kuwari, "ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks", arXiv: 2305.03527, (2023).

[40] NM Guseynov, AA Zhukov, WV Pogosov och AV Lebedev, "Djupanalys av variationskvantalgoritmer för värmeekvationen", Fysisk granskning A 107 5, 052422 (2023).

[41] Olivia Di Matteo och RM Woloshyn, "Quantum computing fidelity susceptibility using automatic differentiation", Fysisk granskning A 106 5, 052429 (2022).

[42] Matteo Robbiati, Alejandro Sopena, Andrea Papaluca och Stefano Carrazza, "Realtidsfelreducering för variationsoptimering på kvanthårdvara", arXiv: 2311.05680, (2023).

[43] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger och Lukasz Cincio, "Robust design under uncertainty in quantum error mitigation", arXiv: 2307.05302, (2023).

[44] Nico Meyer, Daniel D. Scherer, Axel Plinge, Christopher Mutschler och Michael J. Hartmann, "Quantum Natural Policy Gradients: Towards Sample-Efficient Reinforcement Learning", arXiv: 2304.13571, (2023).

[45] Enrico Fontana, Ivan Rungger, Ross Duncan och Cristina Cîrstoiu, "Spektralanalys för brusdiagnostik och filterbaserad digital felreducering", arXiv: 2206.08811, (2022).

[46] Wei-Bin Ewe, Dax Enshan Koh, Siong Thye Goh, Hong-Son Chu och Ching Eng Png, "Variational Quantum-Based Simulation of Waveguide Modes", IEEE Transactions on Microwave Theory Techniques 70 5, 2517 (2022).

[47] Zichang He, Bo Peng, Yuri Alexeev och Zheng Zhang, "Distributionally Robust Variational Quantum Algorithms with Shifted Noise", arXiv: 2308.14935, (2023).

[48] Siddharth Dangwal, Gokul Subramanian Ravi, Poulami Das, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker och Frederic T. Chong, "VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms", arXiv: 2306.06027, (2023).

[49] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan och Daniel O'Malley, "Quantum Algorithms for Geologic Fracture Networks", arXiv: 2210.11685, (2022).

[50] André Melo, Nathan Earnest-Noble och Francesco Tacchino, "Pulseffektiv kvantmaskininlärning", Quantum 7, 1130 (2023).

[51] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé och Daniel Stilck França, "Om kontraktionskoefficienter, partiella ordrar och approximation av kapaciteter för kvantkanaler", Quantum 6, 862 (2022).

[52] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan och Daniel O'Malley, "Quantum algorithms for geologisk spricknätverk", Vetenskapliga rapporter 13, 2906 (2023).

[53] Marco Schumann, Frank K. Wilhelm och Alessandro Ciani, "Emergence of noise-induced barren plateaus in arbitrary layered noise models", arXiv: 2310.08405, (2023).

[54] Sharu Theresa Jose och Osvaldo Simeone, "Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits: Convergence Analysis", arXiv: 2209.11514, (2022).

[55] P. Singkanipa och DA Lidar, "Bortom enhetligt brus i variationsmässiga kvantalgoritmer: brusinducerade karga platåer och fixpunkter", arXiv: 2402.08721, (2024).

[56] Kevin Lively, Tim Bode, Jochen Szangolies, Jian-Xin Zhu och Benedikt Fauseweh, "Robusta experimentella signaturer av fasövergångar i Variational Quantum Eigensolver", arXiv: 2402.18953, (2024).

[57] Yunfei Wang och Junyu Liu, "Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance", arXiv: 2401.11351, (2024).

[58] Kosuke Ito och Keisuke Fujii, "SantaQlaus: En resurseffektiv metod för att utnyttja kvantskottsbrus för optimering av variationsmässiga kvantalgoritmer", arXiv: 2312.15791, (2023).

Ovanstående citat är från SAO / NASA ADS (senast uppdaterad framgångsrikt 2024-03-15 03:40:55). Listan kan vara ofullständig eftersom inte alla utgivare tillhandahåller lämpliga och fullständiga citatdata.

On Crossrefs citerade service Inga uppgifter om citerande verk hittades (sista försök 2024-03-15 03:40:53).

Detta papper publiceras i Quantum under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licens. Upphovsrätten kvarstår med de ursprungliga upphovsrättsinnehavarna som författarna eller deras institutioner.

SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
Källa: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-03-14-1287/

Tidsstämpel: Mars 14, 2024

Tidsstämpel: September 29, 2022

Kan felreducering förbättra träningsbarheten för bullriga variationskvantalgoritmer?

Återutgiven av Platon

Abstrakt

► BibTeX-data

► Referenser

Citerad av

Mer från Quantum Journal

Quantum Monte Carlo Integration: Den fulla fördelen i minimalt kretsdjup

Här kommer SU(N): multivariata kvantportar och gradienter

Kvantinformation med toppkvarkar i QCD

Djup förstärkningsinlärning för kvanttillståndsförberedelse med svaga olinjära mätningar

Robust och effektiv Hamiltonian Learning

Feltålig Monte Carlo kvantsimulering av imaginär tid

Kvantfördel i temporalt platt mätningsbaserad kvantberäkning

Hur man designar kvanthoppningsbanor via distinkta masterekvationsrepresentationer

Om tester av kvantnaturen hos gravitationsinteraktioner i närvaro av icke-linjära korrigeringar av kvantmekanik

Kvantkapacitet och koder för den bosoniska förlustavfasningskanalen

Om Oss

Vertikal sökning och Ai

plattform

Håll kontakten

Konto