Градієнтний підхід політики до компіляції варіаційних квантових схем

Перевидано Платоном

читають: 0

Девід А. Еррера-Марті

Université Grenoble Alpes, CEA List, 38000 Grenoble, France

Вам цей документ цікавий чи ви хочете обговорити? Скайте або залиште коментар на SciRate.

абстрактний

Ми пропонуємо метод пошуку наближених компіляцій квантових унітарних перетворень, заснований на методах навчання з підкріпленням градієнта політики. Вибір стохастичної політики дозволяє нам перефразувати задачу оптимізації в термінах розподілу ймовірностей, а не варіаційних воріт. У цій структурі оптимальна конфігурація визначається оптимізацією параметрів розподілу, а не вільних кутів. Чисельно ми показуємо, що цей підхід може бути більш конкурентоспроможним, ніж безградієнтні методи, для порівнянної кількості ресурсів як для безшумних, так і для шумних схем. Ще одна цікава особливість цього підходу до варіаційної компіляції полягає в тому, що він не потребує окремого реєстру та довгострокових взаємодій для оцінки точності кінцевої точки, що є покращенням порівняно з методами, які покладаються на тест Гільберта-Шмідта. Ми очікуємо, що ці методи будуть актуальними для навчання варіаційних схем в інших контекстах.

► Дані BibTeX

@article{HerreraMarti2022policygradient, doi = {10.22331/q-2022-09-08-797}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2022-09-08-797}, title = {Політика {G}променевого {A}підходу до {C}компіляції {V}аріаційних {Q}квантових {C}схем}, автор = {Herrera-Mart{'{i}}, Девід А.}, журнал = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, видавець = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, обсяг = {6}, сторінки = {797}, місяць = вересень, рік = {2022} }

► Список літератури

[1] Nielsen MA & Chuang I. Квантові обчислення та квантова інформація (2002).

[2] Harrow AW, Recht B. & Chuang IL Ефективні дискретні наближення квантових вентилів. Journal of Mathematical Physics, 43(9), 4445-4451 (2002) https:///doi.org/10.1063/1.1495899.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.1495899

[3] Dawson CM & Nielsen MA Алгоритм Соловая-Китаєва. Препринт arXiv quant-ph/0505030 (2005) https:///doi.org/10.48550/arXiv.quant-ph/0505030.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.quant-ph/0505030
arXiv: quant-ph / 0505030

[4] Лін Г. В. Графи Кейлі та геометрія складності. Journal of High Energy Physics, 2019(2), 1-15 (2019) https:///doi.org/10.1007/JHEP02%282019%29063.
https:///doi.org/10.1007/JHEP02%282019%29063

[5] Кріуков Д., Пападопулос Ф., Кіцак М., Вахдат А. і Богуна М. Гіперболічна геометрія складних мереж. Physical Review E, 82(3), 036106 (2010) https:///doi.org/10.1103/PhysRevE.82.036106.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevE.82.036106

[6] Nielsen MA, Dowling MR, Gu M. & Doherty AC Квантові обчислення як геометрія. Science, 311(5764), 1133-1135 (2006) https:///10.1126/science.1124295.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1124295

[7] Прескілл Дж. Квантові обчислення в епоху NISQ і за її межами. Quantum, 2, 79 (2018) https:///doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79.
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[8] Ллойд С. Квантова наближена оптимізація є обчислювально універсальною. Препринт arXiv arXiv:1812.11075 (2018) https:///doi.org/10.48550/arXiv.1812.11075.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1812.11075
arXiv: 1812.11075

[9] Morales ME, Biamonte JD & Zimborás Z. Про універсальність квантового алгоритму наближеної оптимізації. Квантова обробка інформації, 19(9), 1-26 (2020) https:///doi.org/10.1007/s11128-020-02748-9.
https://doi.org/10.1007/s11128-020-02748-9

[10] Кіані Б., Мейті Р. і Ллойд С. Вивчення унітарних систем через оптимізацію градієнтного спуску. Бюлетень Американського фізичного товариства, 65 (2020) https:///doi.org/10.48550/arXiv.2001.11897.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2001.11897

[11] Farhi E. & Harrow AW Квантова перевага через алгоритм квантової наближеної оптимізації. Препринт arXiv arXiv:1602.07674 (2016) https:///doi.org/10.48550/arXiv.1602.07674.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1602.07674
arXiv: 1602.07674

[12] Arute F., Arya K., Babbush R., Bacon D., Bardin JC, Barends R., … & Martinis JM Квантова перевага з використанням програмованого надпровідного процесора. Nature, 574(7779), 505-510 (2019) https:///doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5

[13] Zhu Q., Cao S., Chen F., Chen MC, Chen X., Chung TH, … & Pan JW Quantum Computational Advantage через 60-кубітну 24-циклову вибірку випадкових схем. Препринт arXiv arXiv:2109.03494 (2021) https:///doi.org/10.48550/arXiv.2109.03494.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2109.03494
arXiv: 2109.03494

[14] Bravyi S., Gosset D., & König R. Квантова перевага з неглибокими ланцюгами. Science, 362(6412), 308-311 (2018) https:///doi.org/10.1126/science.aar3106.
https:///doi.org/10.1126/science.aar3106

[15] Bravyi S., Gosset D., Koenig R. & Tomamichel, M. Квантова перевага з шумними неглибокими ланцюгами. Nature Physics, 16(10), 1040-1045 (2020) https:///doi.org/10.1038/s41567-020-0948-z.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41567-020-0948-z

[16] Bauer B., Bravyi S., Motta M. & Chan GKL Квантові алгоритми для квантової хімії та квантового матеріалознавства. Chemical Reviews, 120(22), 12685-12717 (2020) https:///doi.org/10.1021/acs.chemrev.9b00829.
https: / / doi.org/ 10.1021 / acs.chemrev.9b00829

[17] O'Malley PJ, Babbush R., Kivlichan ID, Romero J., McClean JR, Barends R., … & Martinis JM Масштабована квантова симуляція молекулярних енергій. Physical Review X, 6(3), 031007 (2016) https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.6.031007.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031007

[18] Ralli A., Love PJ, Tranter A., & Coveney PV Реалізація зменшення вимірювань для варіаційного квантового розв’язувача власних значень. Physical Review Research, 3(3), 033195 (2021) https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033195.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033195

[19] Гастінгс М.Б. Класичні та квантові алгоритми апроксимації з обмеженою глибиною. Препринт arXiv arXiv:1905.07047 (2019) https:///doi.org/10.48550/arXiv.1905.07047.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1905.07047
arXiv: 1905.07047

[20] Bravyi S., Kliesch A., Koenig R, & Tang E. Перешкоди для варіаційної квантової оптимізації від захисту симетрії. Physical Review Letters, 125(26), 260505 (2020) https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.260505.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.125.260505

[21] Bravyi S., Kliesch A., Koenig R. & Tang E. Гібридні квантово-класичні алгоритми для наближеного розфарбовування графів. Квант 6, 678 (2022). https:///doi.org/10.22331/q-2022-03-30-678.
https://doi.org/10.22331/q-2022-03-30-678

[22] McClean JR, Boixo S., Smelyanskiy VN, Babbush R. & Neven, H. Barren plateaus in quantum neuron network training lands. Nature Communications, 9(1) (2018) https:///doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4.
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[23] Cerezo M., Sone A., Volkoff T., Cincio L. & Coles PJ. Безплідні плато, залежні від функції вартості, у дрібних квантових нейронних мережах. Nature Communications, 12(1) (2021) https:///doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

[24] Грант Е., Воссніг Л., Осташевскі М. і Бенедетті М. Стратегія ініціалізації для вирішення безплідних плато в параметризованих квантових схемах. Quantum, 3, 214 (2019) https:///doi.org/10.22331/q-2019-12-09-214.
https://doi.org/10.22331/q-2019-12-09-214

[25] Volkoff T. & Coles PJ Великі градієнти через кореляцію у випадкових параметризованих квантових схемах. Квантова наука та технологія, 6(2), 025008 (2021) https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abd891.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abd891

[26] Skolik A., McClean JR, Mohseni M., van der Smagt P. & Leib, M. Пошарове навчання для квантових нейронних мереж. Квантовий машинний інтелект, 3(1), (2021) https:///doi.org/10.1007/s42484-020-00036-4.
https://doi.org/10.1007/s42484-020-00036-4

[27] Khatri S., LaRose R., Poremba A., Cincio L., Sornborger AT, & Coles, PJ Quantum-assisted quantum compiling. Quantum, 3, 140 (2019) https:///doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140.
https://doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140

[28] Sharma K., Khatri S., Cerezo M. & Coles PJ Шумостійкість варіаційної квантової компіляції. New Journal of Physics, 22(4), 043006 (2020) https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab784c.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

[29] Wang S., Fontana E., Cerezo M., Sharma K., Sone A., Cincio L. & Coles PJ. Безплідні плато, викликані шумом, у варіаційних квантових алгоритмах. Nature Communications, 12(1) (2021) https:///doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6.
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[30] Arrasmith A., Cerezo M., Czarnik P., Cincio L. & Coles PJ Вплив безплідних плато на безградієнтну оптимізацію. Quantum, 5, 558 (2021) https:///doi.org/10.22331/q-2021-10-05-558.
https://doi.org/10.22331/q-2021-10-05-558

[31] Шульд М., Бергхольм В., Гоголін К., Ізаак Дж. та Кіллоран Н. Оцінка аналітичних градієнтів на квантовому обладнанні. Physical Review A, 99(3) (2019) https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.032331.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[32] Holmes Z., Arrasmith A., Yan B., Coles PJ, Albrecht A. & Sornborger AT. Безплідні плато перешкоджають навчанню скремблерів. Physical Review Letters, 126(19), 190501 (2021) https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.190501.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.190501

[33] Sutton RS & Barto AG Навчання з підкріпленням: вступ. Преса MIT (2018).

[34] Nautrup HP, Delfosse N., Dunjko V., Briegel HJ & Friis N. Оптимізація кодів квантової корекції помилок за допомогою навчання з підкріпленням. Quantum, 3, 215 (2019) https:///doi.org/10.22331/q-2019-12-16-215.
https://doi.org/10.22331/q-2019-12-16-215

[35] Моро, Л., Періс, М.Г., Рестеллі, М., і Праті, Е. Квантова компіляція шляхом глибокого підкріплення. Комунікаційна фізика 4 (2021) https:///doi.org/10.1038/s42005-021-00684-3.
https://doi.org/10.1038/s42005-021-00684-3

[36] Фезель Т., Тігіняну П., Вайс Т. і Марквардт Ф. Навчання з підкріпленням за допомогою нейронних мереж для квантового зворотного зв’язку. Physical Review X, 8(3), 031084 (2018) https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031084.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.031084

[37] Август М. та Ернандес-Лобато, Дж. М. Отримання градієнтів через експерименти: LSTM та оптимізація проксимальної політики пам’яті для квантового керування чорною скринькою. Міжнародна конференція з високопродуктивних обчислень, Springer (2018) https:///doi.org/10.1007/978-3-030-02465-9_43.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-02465-9_43

[38] Porotti R., Essig A., Huard B. & Marquardt F. Deep Reinforcement Learning for Quantum State Preparation with Weak Nonlinear Measurements. Квант 6, 747 (2022) https:///doi.org/10.22331/q-2022-06-28-747.
https://doi.org/10.22331/q-2022-06-28-747

[39] Garcia-Saez A. & Riu J. Квантові спостережувані для безперервного контролю квантового наближеного алгоритму оптимізації за допомогою навчання з підкріпленням. Препринт arXiv arXiv:1911.09682 (2019) https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.09682.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.09682
arXiv: 1911.09682

[40] Яо Дж., Буков М. і Лін Л. Алгоритм квантової наближеної оптимізації на основі градієнта політики. У математичному та науковому машинному навчанні (стор. 605-634). PMLR (2020) https:///doi.org/10.48550/arXiv.2002.01068.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2002.01068

[41] Яо Дж., Лін Л. та Буков М. Підкріплююче навчання для підготовки основного стану багатьох тіл на основі протидіабатичного водіння. Physical Review X, 11(3), 031070 (2021) https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.031070.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.031070

[42] He Z., Li L., Zheng S., Li Y. & Situ H. Варіаційна квантова компіляція з подвійним Q-навчанням. New Journal of Physics, 23(3), 033002 (2021) https:///doi.org/10.1088/1367-2630/abe0ae.
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/abe0ae

[43] Баррі Дж., Баррі Д. Т. та Ааронсон С. Квантові частково спостережувані марковські процеси прийняття рішень. Physical Review A, 90(3), 032311 (2014) https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.90.032311.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.90.032311

[44] Blei DM, Kucukelbir A. & McAuliffe JD Variation inference: A review for statisticians. Журнал Американської статистичної асоціації, 112(518), 859-877 (2017) https:///doi.org/10.1080/01621459.2017.1285773.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 01621459.2017.1285773

[45] Коллер Д. і Фрідман Н. Імовірнісні графічні моделі: принципи та техніки. Преса MIT (2009).

[46] Williams RJ Прості статистичні алгоритми дотримання градієнта для коннекціоністського навчання з підкріпленням. Машинне навчання, 8(3), 229-256 (1992) https:///doi.org/10.1007/BF00992696.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF00992696

[47] Cirq, структура Python для створення, редагування та виклику квантових схем NISQ проміжного масштабу з шумом. https:///github.com/quantumlib/Cirq.
https:///github.com/quantumlib/Cirq

[48] Shahriari B., Swersky K., Wang Z., Adams RP & De Freitas N. Taking the human of the loop: A review of Bayesian optimization. Праці IEEE, 104(1), 148-175 (2015) https:///doi.org/10.1109/JPROC.2015.2494218.
https:///doi.org/10.1109/JPROC.2015.2494218

[49] Colless JI, Ramasesh VV, Dahlen D., Blok MS, Kimchi-Schwartz ME, McClean, JR, … & Siddiqi I. Обчислення молекулярних спектрів на квантовому процесорі за допомогою стійкого до помилок алгоритму. Physical Review X, 8(1), 011021 (2018) https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.011021.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.011021

[50] Barends R., Kelly J., Megrant A., Veitia A., Sank D., Jeffrey E., … & Martinis JM. Надпровідні квантові схеми на порозі поверхневого коду для стійкості до відмов. Nature, 508(7497), 500-503 (2014) https:///doi.org/10.1038/nature13171.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature13171

[51] Yang CH, Chan KW, Harper R., Huang W., Evans T., Hwang JCC, … & Dzurak AS Точність кремнієвих кубітів наближається до меж некогерентного шуму за допомогою імпульсної інженерії. Nature Electronics, 2(4), 151-158 (2019) https:///doi.org/10.1038/s41928-019-0234-1.
https://doi.org/10.1038/s41928-019-0234-1

[52] Huang W., Yang CH, Chan KW, Tanttu T., Hensen B., Leon RCC, … & Dzurak AS. Nature, 569(7757), 532-536 (2019) https:///doi.org/10.1038/s41586-019-1197-0.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1197-0

[53] Schäfer VM, Ballance CJ, Thirumalai K., Stephenson LJ, Ballance TG, Steane AM, & Lucas DM Швидкі квантові логічні вентилі з захопленими іонними кубітами. Nature, 555(7694), 75-78 (2018) https:///doi.org/10.1038/nature25737.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature25737

[54] Гудфеллоу І., Бенгіо Ю. та Курвіль А. Глибоке навчання. Преса MIT (2016).

Цитується

[1] Естер Йе та Семюель Єн-Чі Чен, «Пошук квантової архітектури за допомогою постійного навчання з посиленням», arXiv: 2112.05779.

Вищезазначені цитати від SAO / NASA ADS (останнє оновлення успішно 2022-09-12 02:03:07). Список може бути неповним, оскільки не всі видавці надають відповідні та повні дані про цитування.

On Служба, на яку посилається Crossref даних про цитування робіт не знайдено (остання спроба 2022-09-12 02:03:06).

Ця стаття опублікована в Quantum під Creative Commons Attribution 4.0 International (CC на 4.0) ліцензія. Авторське право залишається за оригінальними власниками авторських прав, такими як автори або їх установи.