无贫瘠高原的哈密顿变分拟似

无贫瘠高原的哈密顿变分拟似

时间戳：1年2024月5日上午13:XNUMX

Chae-Yeun Park 和内森·基洛兰

Xanadu，多伦多，ON，M5G 2C8，加拿大

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抽象

变分量子算法结合了高度表达的参数化量子电路（PQC）和机器学习中的优化技术，是近期量子计算机最有前途的应用之一。尽管潜力巨大，但超过数十个量子位的变分量子算法的实用性仍然受到质疑。核心问题之一是 PQC 的可培训性。随机初始化的 PQC 的成本函数景观通常过于平坦，需要指数数量的量子资源来找到解决方案。这个问题被称为$textit{barren Plateaus}$，最近引起了很多关注，但仍然没有通用的解决方案。在本文中，我们用哈密顿变分拟构（HVA）解决了这个问题，该问题被广泛研究用于解决量子多体问题。在表明由局部哈密顿量生成的时间演化算子描述的电路不具有指数小梯度之后，我们推导了 HVA 可以通过该算子很好地近似的参数条件。基于这个结果，我们提出了变分量子算法的初始化方案和不受贫瘠高原影响的参数约束模拟。

没有贫瘠高原的哈密顿变分分析柏拉图区块链数据智能。垂直搜索。人工智能。

热门摘要

变分量子算法（VQA）通过优化量子电路的参数来解决目标问题。虽然 VQA 是近期量子计算机最有前途的应用之一，但 VQA 的实际用途经常受到质疑。核心问题之一是具有随机参数的量子电路通常具有指数级的小梯度，限制了电路的可训练性。这个被称为贫瘠高原的问题最近引起了很多人的兴趣，但仍然没有通用的解决方案。这项工作提出了哈密顿变分模拟的贫瘠高原问题的解决方案，哈密顿变分模拟是一种被广泛研究用于解决量子多体问题的量子电路模拟。

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