اعتبارات الكمون للمحسّنات العشوائية في خوارزميات الكم المتغيرة

اعتبارات الكمون للمحسّنات العشوائية في خوارزميات الكم المتغيرة

الطابع الزمني: 16 آذار (مارس) 2023 ، الساعة 2:28 مساءً
عقدة المصدر: 2015562

مات مينيكلي1، يونسو ها2وماثيو أوتين3

1قسم الرياضيات وعلوم الكمبيوتر ، مختبر أرغون الوطني ، 9700 S. Cass Ave. ، Lemont ، IL 60439
2إدوارد ب. فيتس قسم الهندسة الصناعية والنظم ، جامعة ولاية كارولينا الشمالية ، 915 بارتنرز واي ، رالي ، نورث كارولاينا 27601
3HRL Laboratories، LLC، 3011 Malibu Canyon Road، Malibu، CA 90265

تجد هذه الورقة مثيرة للاهتمام أو ترغب في مناقشة؟ Scite أو ترك تعليق على SciRate.

ملخص

تتطلب خوارزميات الكم المتغيرة ، التي برزت إلى الصدارة في الإعداد الكمي الصاخب على نطاق متوسط ​​، تنفيذ مُحسِّن عشوائي على الأجهزة الكلاسيكية. حتى الآن ، استخدمت معظم الأبحاث خوارزميات تستند إلى تكرار التدرج العشوائي كمحسِّن كلاسيكي عشوائي. في هذا العمل نقترح بدلاً من ذلك استخدام خوارزميات التحسين العشوائية التي تنتج عمليات عشوائية تحاكي ديناميكيات الخوارزميات الحتمية الكلاسيكية. ينتج عن هذا النهج طرق ذات تعقيدات أفضل من الناحية النظرية لتكرار أسوأ حالة ، على حساب تعقيدات أكبر لعينة التكرار (اللقطة). نحن نحقق في هذه المقايضة نظريًا وتجريبيًا ونخلص إلى أن التفضيلات لاختيار مُحسِّن عشوائي يجب أن تعتمد صراحةً على وظيفة زمن الاستجابة وأوقات تنفيذ اللقطة.

الصورة المميزة: تؤثر الكمون ودقة الهدف على اختيار المحسّنات العشوائية لخوارزميات الكم المتغيرة.

ملخص شعبي

تعد خوارزميات الكم المتغيرة مرشحة واعدة لحل المشكلات العملية على أجهزة الكمبيوتر الكمومية على المدى القريب. ومع ذلك ، فإن عملية تحسين هذه الخوارزميات يمكن أن تكون باهظة التكلفة من الناحية الحسابية بسبب الحاجتين إلى 1) إجراء قياسات متكررة (لقطات) على الكمبيوتر الكمومي و 2) ضبط معلمات الدائرة الكمية. هنا ، نقترح خوارزمية تحسين عشوائية جديدة تسمى SHOALS (SHOt Adaptive Line Search) والتي تم تصميمها على افتراض أن الوقت الذي يقضيه في تحسين أداء اللقطات يهيمن عليه الوقت الذي يقضيه في تحسين أداء تعديلات الدائرة. لقد أثبتنا أن SHOALS تتفوق في الأداء على خوارزميات التحسين العشوائية الأخرى في هذا الإعداد. على العكس من ذلك ، عندما يكون وقت التصوير مشابهًا لوقت تبديل الدائرة ، فإن خوارزميات نزول التدرج العشوائي تكون أكثر كفاءة. من خلال النظر في المفاضلات بين وقت التصوير ووقت تبديل الدائرة وكفاءة خوارزمية التحسين ، نظهر أنه يمكن تقليل وقت التشغيل الإجمالي لخوارزميات الكم المتغيرة بشكل كبير.

► بيانات BibTeX

ferences المراجع

[1] بنجامين بي لانيون ، جيمس دي ويتفيلد ، جيف جيليت ، مايكل إي جوجين ، مارسيلو بي ألميدا ، إيفان كاسال ، جاكوب بيامونتي ، مسعود محسني ، بن جي باول ، ماركو باربيري ، وآخرون. "نحو كيمياء الكم على الحاسوب الكمومي". كيمياء الطبيعة 2 ، 106-111 (2010).
https: / / doi.org/10.1038 / nchem.483

[2] إيان سي كلويت ، ماثيو آر ديتريش ، جون أرينجتون ، أليكسي بازافوف ، مايكل بيشوف ، آدم فريز ، أليكسي في جورشكوف ، آنا جراسيلينو ، كوثر حفيدي ، زوبين جاكوب ، وآخرون. "فرص الفيزياء النووية وعلم المعلومات الكمومية" (2019). arXiv: 1903.05453.
أرخايف: 1903.05453

[3] آدم سميث ، إم إس كيم ، وفرانك بولمان ، ويوهانس نول. "محاكاة ديناميكيات الأجسام المتعددة الكمومية على جهاز كمبيوتر كمومي رقمي حالي". npj معلومات الكم 5 ، 1-13 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0217-0

[4] بنيامين ناخمان ، دافيد بروفاسولي ، ويبي أ دي يونج ، وكريستيان دبليو باور. "خوارزمية الكم لمحاكاة فيزياء الطاقة العالية". خطابات المراجعة المادية 126 ، 062001 (2021).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.126.062001

[5] جاكوب بيامونتي وبيتر ويتيك ونيكولا بانكوتي وباتريك ريبنتروست وناثان ويب وسيث لويد. "التعلم الآلي الكمي". طبيعة 549 ، 195-202 (2017).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1038 / nature23474

[6] رومان أوروس ، صموئيل موغل ، وإنريكي ليزاسو. "الحوسبة الكمية للتمويل: نظرة عامة والآفاق". مراجعات في Physics 4، 100028 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.revip.2019.100028

[7] جون بريسكيل. "الحوسبة الكمية في عصر NISQ وما بعده". الكم 2 ، 79 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

[8] U Dorner و R Demkowicz-Dobrzanski و BJ Smith و JS Lundeen و W Wasilewski و K Banaszek و IA Walmsley. "تقدير المرحلة الكمومية الأمثل". خطابات المراجعة المادية 102 ، 040403 (2009).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.102.040403

[9] جون بريسكيل. "حساب الكم المتسامح مع الخطأ". في مقدمة الحساب الكمي والمعلومات. الصفحات 213-269. العالم العلمي (1998).

[10] ماركو سيريزو ، أندرو أراسميث ، رايان بابوش ، سيمون سي بنيامين ، سوجورو إندو ، كيسوكي فوجي ، جارود آر ماكلين ، كوسوكي ميتاراي ، شياو يوان ، لوكاس سينسيو ، وآخرون. "خوارزميات الكم المتغيرة". مراجعات الطبيعة PhysicsPages 1-20 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

[11] بيتر جي جي أومالي ، ورايان بابوش ، وإيان دي كيفليشان ، وجوناثان روميرو ، وجارود آر ماكلين ، ورامي باريندز ، وجوليان كيلي ، وبيدرام روشان ، وأندرو ترانتر ، ونان دينغ ، وآخرون. "محاكاة كمية قابلة للتطوير للطاقات الجزيئية". مراجعة البدنية X 6 ، 031007 (2016).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.031007

[12] Xiao Yuan و Suguru Endo و Qi Zhao و Ying Li و Simon C Benjamin. "نظرية محاكاة الكم التغييري". الكم 3 ، 191 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-10-07-191

[13] ماثيو أوتين ، كريستيان إل كورتيس ، وستيفن ك. جراي. "ديناميكيات الكم المرنة للضوضاء باستخدام متناظرات الحفاظ على التناظر" (2019). arXiv: 1910.06284.
أرخايف: 1910.06284

[14] أبهيناف كاندالا ، وأنطونيو ميزاكابو ، وكريستان تيم ، ومايكا تاكيتا ، وماركوس برينك ، وجيري إم تشاو ، وجاي إم غامبيتا. "eigensolver الكم المتغير الفعال للأجهزة للجزيئات الصغيرة والمغناطيس الكمومي". Nature 549، 242–246 (2017).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1038 / nature23879

[15] Kosuke Mitarai و Makoto Negoro و Masahiro Kitagawa و Keisuke Fujii. "تعلم دائرة الكم". مراجعة البدنية أ 98 ، 032309 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

[16] ماثيو أوتين ، إيمين ر غوميري ، بنيامين دبليو بريست ، جورج إف شابلن ، ومايكل دي شنايدر. "التعلم الآلي الكمي باستخدام العمليات الغوسية مع نوى الكم عالية الأداء" (2020). arXiv: 2004.11280.
أرخايف: 2004.11280

[17] روبرت إم باريش ، وإدوارد جي هوهنشتاين ، وبيتر إل مكماهون ، وتود جي مارتينيز. "الحساب الكمي للتحولات الإلكترونية باستخدام eigensolver الكم المتغير". رسائل المراجعة المادية 122 ، 230401 (2019).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.230401

[18] كيفن جيه سونج ، جياهاو ياو ، ماثيو بي هاريجان ، نيكولاس سي روبين ، زانج جيانج ، لين لين ، رايان بابوش ، وجارود آر ماكلين. "استخدام النماذج لتحسين معززات الخوارزميات الكمية المتغيرة". علوم وتكنولوجيا الكم 5 ، 044008 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​2058-9565/​abb6d9

[19] جاي غامبيتا ، و.د. براف ، إيه والراف ، إس إم جيرفين ، وآر جي شويلكوبف. "بروتوكولات من أجل القراءة المثلى للكيوبتات باستخدام قياس عدم التدمير الكمي المستمر". مراجعة البدنية أ 76 ، 012325 (2007).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.76.012325

[20] سوزان إم كلارك ، دانيال لوبسر ، ميليسا سي ريفيل ، كريستوفر جي ييل ، ديفيد بوسيرت ، أشلين دي بورش ، ماثيو إن تشاو ، كريج دبليو هوجل ، ميغان إيفوري ، جيسيكا بير ، وآخرون. "هندسة الحوسبة العلمية الكمومية اختبار المستخدم المفتوح". معاملات IEEE في هندسة الكم 2 ، 1–32 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TQE.2021.3096480

[21] كولين دي بروزيفيتش ، جون شيافيريني ، روبرت مكونيل ، وجيريمي إم سيج. "الحوسبة الكمومية المحاصرة: التقدم والتحديات". مراجعات الفيزياء التطبيقية 6 ، 021314 (2019).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1063 / 1.5088164

[22] جوناس إم كوبلر وأندرو أراسميث ولوكاس سينسيو وباتريك جيه كولز. "مُحسِّن تكيفي لخوارزميات متغيرة للقياس والاقتصاد". الكم 4 ، 263 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-05-11-263

[23] Diederik P Kingma و Jimmy Ba. "آدم: طريقة للتحسين العشوائي" (2014). arXiv: 1412.6980.
أرخايف: 1412.6980

[24] Trygve Helgaker و Poul Jorgensen و Jeppe Olsen. "نظرية التركيب الإلكتروني الجزيئي". جون وايلي وأولاده. (2014).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1002 / 9781119019572

[25] توم شاول ، إيوانيس أنتونوغلو ، وديفيد سيلفر. "اختبارات الوحدة للتحسين العشوائي". في Yoshua Bengio and Yann LeCun ، محرران ، المؤتمر الدولي الثاني لتمثيلات التعلم ، ICLR 2 ، بانف ، AB ، كندا ، 2014-14 أبريل 16 ، وقائع مسار المؤتمر. (2014). url: http: / / arxiv.org/ abs / 2014.
أرخايف: 1312.6055

[26] هلال عاصي وجون سي دوتشي. "أهمية النماذج الأفضل في التحسين العشوائي". وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 116 ، 22924-22930 (2019).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1908018116

[27] بيلي جين وكاتيا شاينبيرج ومياولان زي. "احتمالية عالية لحدود التعقيد لبحث الخط بناءً على الوحي العشوائي" (2021). arXiv: 2106.06454.
أرخايف: 2106.06454

[28] خوسيه بلانشيت ، وكوراليا كارتيس ، ومات مينيكلي ، وكاتيا شاينبرغ. "تحليل معدل التقارب لطريقة منطقة الثقة العشوائية عبر supermartingales". مجلة INFORMS حول التحسين 1 ، 92-119 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1287 / ijoo.2019.0016

[29] كورتني باكيت وكاتيا شاينبرج. "أسلوب البحث العشوائي مع تحليل التعقيد المتوقع". مجلة SIAM حول التحسين 30، 349–376 (2020).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 18M1216250

[30] ألبرت س بيراهاس وليوان كاو وكاتيا شاينبيرج. "تحليل معدل التقارب العالمي لخوارزمية بحث خط عام مع ضوضاء". مجلة SIAM حول التحسين 31 ، 1489-1518 (2021).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 19M1291832

[31] Coralia Cartis و Nicholas IM Gould و Ph L Toint. "فيما يتعلق بتعقيد أقصى درجات الانحدار ، طرق نيوتن وأساليب نيوتن النظامية لمشاكل التحسين غير المقيدة غير المحدبة". مجلة سيام عن التحسين 20 ، 2833-2852 (2010).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 090774100

[32] Coralia Cartis و Nicholas IM Gould و Philippe L Toint. "حول تعقيد أوراكل للخوارزميات من الدرجة الأولى والخالية من المشتقات من أجل تصغير سلس للغير متغير". مجلة SIAM حول التحسين 22 ، 66-86 (2012).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 100812276

[33] يائير كارمون ، جون سي دوتشي ، أوليفر هيندر ، وآرون سيدفورد. "الحدود السفلية للعثور على النقاط الثابتة أنا". البرمجة الرياضية 184 ، 71-120 (2020).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1007 / s10107-019-01406 ذ

[34] يائير كارمون ، جون سي دوتشي ، أوليفر هيندر ، وآرون سيدفورد. "" محدب حتى تثبت إدانته ": تسارع خالي من الأبعاد للانحدار على وظائف غير محدبة". في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي. الصفحات 654-663. PMLR (2017).
الشبكي: / / doi.org/ 10.5555 / 3305381.3305449

[35] تشي جين ، وبرانيث نيترابالي ، ومايكل جوردان. "هبوط التدرج المتسارع يهرب من نقاط السرج أسرع من هبوط التدرج". في مؤتمر حول نظرية التعلم. الصفحات 1042-1085. PMLR (2018). url: https: / / Actions.mlr.press/ v75 / jin18a.html.
https: / / Actions.mlr.press/ v75 / jin18a.html

[36] سعيد غادمي و Guanghui Lan. "طرق الترتيب الأول والصفري العشوائية للبرمجة العشوائية nonconvex". مجلة SIAM حول التحسين 23 ، 2341-2368 (2013).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 120880811

[37] يوسي أرجيفاني ، يائير كارمون ، جون سي.دوشي ، ديلان ج.فوستر ، ناثان سريبرو ، وبليك وودوورث. "الحدود الدنيا للتحسين العشوائي غير المحدب" (2019). arXiv: 1912.02365.
أرخايف: 1912.02365

[38] تسونغ فانغ ، كريس جونشي لي ، زوشين لين ، وتونغ تشانغ. "العنكبوت: الأمثل شبه الأمثل غير المحدب عن طريق المقدّر التفاضلي العشوائي المتكامل بالمسار". في S. Bengio ، H. Wallach ، H. Larochelle ، K. Grauman ، N. Cesa-Bianchi ، و R. Garnett ، محررون ، التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية. المجلد 31. Curran Associates، Inc. (2018). url: https: / / Actions.neurips.cc/ paper / 2018 / file / 1543843a4723ed2ab08e18053ae6dc5b-Paper.pdf.
https:/​/​proceedings.neurips.cc/​paper/​2018/​file/​1543843a4723ed2ab08e18053ae6dc5b-Paper.pdf

[39] شيرو طامية وهاياتا ياماساكي. "التحسين البايزي لخط التدرج العشوائي: تقليل لقطات القياس في تحسين الدوائر الكمية ذات المعلمات" (2021). arXiv: 2111.07952.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-022-00592-6
أرخايف: 2111.07952

[40] باسكوال جوردان ويوجين بول وينر. “über das paulische äquivalenzverbot”. في الأعمال المجمعة ليوجين بول وينر. الصفحات 109-129. سبرينغر (1993).

[41] ماريا شولد ، فيل بيرغولم ، كريستيان غوغولين ، جوش إيزاك ، وناثان كيلوران. "تقييم التدرجات التحليلية على الأجهزة الكمومية". مراجعة البدنية أ 99 ، 032331 (2019).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[42] جونهو لي وويليام جيهوجينز ومارتن هيد جوردون وكي بيرجيتا والي. "وظائف الموجات العنقودية الموحدة الموحدة المقترنة لحساب الكم". مجلة النظرية الكيميائية والحساب 15 ، 311-324 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.8b01004

[43] ألبرتو بيروزو ، وجارود ماكلين ، وبيتر شادبولت ، ومان هونغ يونغ ، وشياو تشي زو ، وبيتر جي لوف ، وآلان أسبورو-جوزيك ، وجيريمي إل أوبراين. "محلل القيمة الذاتية المتغير على معالج كمومي ضوئي". اتصالات الطبيعة 5 ، 1–7 (2014). url: https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[44] إيليا جي ريابينكين ، تزو تشينغ ين ، سكوت إن جينين ، وأرتور إف إيزمايلوف. "طريقة الكتلة المقترنة Qubit: نهج منظم لكيمياء الكم على الكمبيوتر الكمومي". مجلة النظرية الكيميائية والحساب 14 ، 6317-6326 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1021 / acs.jctc.8b00932

[45] Ho Lun Tang و VO Shkolnikov و George S Barron و Harper R Grimsley و Nicholas J Mayhall و Edwin Barnes و Sophia E Economou. "qubit-ADAPT-VQE: خوارزمية تكيفية لبناء ansätze فعال للأجهزة على معالج كمي". PRX كوانتوم 2 ، 020310 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.020310

[46] ديمتري أ فيدوروف ويوري أليكسيف وستيفن ك. جراي وماثيو أوتين. "طريقة الكتلة المزدوجة الانتقائية الموحدة". الكم 6 ، 703 (2022).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-05-02-703

[47] براناف جوخال ، أوليفيا أنجيولي ، ويونجشان دينج ، وكايوين غوي ، وتيج توميش ، ومارتن سوشارا ، ومارجريت مارتونوسي ، وفريدريك تي تشونج. “$ o (n ^ 3) $ تكلفة قياس eigensolver الكم المتغير على الجزيئي Hamiltonians”. معاملات IEEE في هندسة الكم 1 ، 1-24 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TQE.2020.3035814

[48] روبينج تشين ومات مينيكيلي وكاتيا شاينبرج. "التحسين العشوائي باستخدام طريقة منطقة الثقة والنماذج العشوائية". البرمجة الرياضية 169 ، 447-487 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s10107-017-1141-8

[49] ليون بوتو وفرانك إي كورتيس وخورخي نوسيدال. "طرق التحسين للتعلم الآلي على نطاق واسع". مراجعة سيام 60 ، 223-311 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 16M1080173

[50] يوئيل دروري وأحد شامير. "تعقيد العثور على نقاط ثابتة ذات نزول متدرج عشوائي". في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي. الصفحات 2658-2667. PMLR (2020). url: https: / / Actions.mlr.press/ v119 / drori20a.html.
https: / / Actions.mlr.press/ v119 / drori20a.html

[51] تسونغ فانغ ، زوشين لين ، وتونغ تشانغ. "تحليل حاد للهروب SGD nonconvex من نقاط السرج". في مؤتمر حول نظرية التعلم. الصفحات 1192-1234. PMLR (2019). url: https: / / Actions.mlr.press/ v99 / fang19a.html.
https: / / Actions.mlr.press/ v99 / fang19a.html

[52] S Reddi و Manzil Zaheer و Devendra Sachan و Satyen Kale و Sanjiv Kumar. "الطرق التكيفية لتحسين nonconvex". في وقائع المؤتمر الثاني والثلاثين لأنظمة معالجة المعلومات العصبية (NIPS 32). (2018). url: https: / / Actions.neurips.cc/ paper / 2018 / file / 2018ccc90365351a7437dc1309e64db4a32-Paper.pdf.
https:/​/​proceedings.neurips.cc/​paper/​2018/​file/​90365351ccc7437a1309dc64e4db32a3-Paper.pdf

[53] ليون بوتو وأوليفييه بوسكيه. "مفاضلات التعلم على نطاق واسع". في J. Platt و D. Koller و Y. Singer و S. Roweis ، محررون ، التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية. المجلد 20. Curran Associates، Inc. (2007). url: https: / / Actions.neurips.cc/ paper / 2007 / file / 0d3180d672e08b4c5312dcdafdf6ef36-Paper.pdf.
https:/​/​proceedings.neurips.cc/​paper/​2007/​file/​0d3180d672e08b4c5312dcdafdf6ef36-Paper.pdf

[54] Peter J Karalekas و Nikolas A Tezak و Eric C Peterson و Colm A Ryan و Marcus P da Silva و Robert S Smith. "منصة سحابة كلاسيكية الكم محسّنة للخوارزميات الهجينة المتغيرة". علوم وتكنولوجيا الكم 5 ، 024003 (2020).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / ab7559

[55] HJ Briegel و Tommaso Calarco و Dieter Jaksch و Juan Ignacio Cirac و Peter Zoller. "الحوسبة الكمومية مع الذرات المحايدة". مجلة البصريات الحديثة 47 ، 415-451 (2000).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1080 / 09500340008244052

[56] سيرجي برافي ، جاي إم غامبيتا ، أنطونيو ميزاكابو ، وكريستان تيم. "تقليص الكيوبتات لمحاكاة الفرميونية هاميلتونيين" (2017). arXiv: 1701.08213.
أرخايف: 1701.08213

[57] MD SAJID ANIS، Héctor Abraham، AduOffei، Rochisha Agarwal، Gabriele Agliardi، Merav Aharoni، Ismail Yunus Akhalwaya، Gadi Aleksandrowicz، Thomas Alexander، Matthew Amy، Sashwat Anagolum، Eli Arbel، Abraham Asfaw، Anish. "Qiskit: إطار مفتوح المصدر للحوسبة الكمية" (2021).

[58] سيو تشو وريتشارد إتش بيرد وبيهوانغ لو وخورخي نوكيدال. "الخوارزمية 778: L-BFGS-B: إجراءات Fortran الفرعية لتحسين النطاق المقيد على نطاق واسع". معاملات ACM على البرامج الرياضية (TOMS) 23 ، 550-560 (1997).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1145 / 279232.279236

[59] راغو بولابراغادا وريتشارد بيرد وخورخي نوسيدال. "استراتيجيات أخذ العينات التكيفية للتحسين العشوائي". مجلة SIAM حول التحسين 28 ، 3312–3343 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 17M1154679

[60] راغو بولابراجادا ، خورخي نوسيدال ، دييفاتسا موديجير ، هاو-جون شي ، وبينج تاك بيتر تانج. "طريقة L-BFGS التجميعية التدريجية للتعلم الآلي". في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي. الصفحات 620-629. PMLR (2018). url: https: / / Actions.mlr.press/ v80 / bollapragada18a.html.
https: / / Actions.mlr.press/ v80 / bollapragada18a.html

[61] راغو باسوباثي وبيتر جلين وسوماديب غوش وفاطمة الهاشمي. "على معدلات أخذ العينات في العودية القائمة على المحاكاة". مجلة SIAM حول التحسين 28 ، 45-73 (2018).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 140951679

[62] أندرو أراسميث ولوكاس سينسيو ورولاندو دي سوما وباتريك جيه كولز. "أخذ عينات المشغل من أجل تحسين اللقطة المقتصدة في الخوارزميات المتغيرة" (2020). arXiv: 2004.06252.
أرخايف: 2004.06252

[63] يانجيانغ شو ووتاو يين. "منع تكرار التدرج العشوائي للتحسين المحدب وغير المحدب". مجلة SIAM حول التحسين 25 ، 1686-1716 (2015).
الشبكي: / / doi.org/ 10.1137 / 140983938

دليلنا يستخدم من قبل

[1] مات مينيكلي ، ستيفان إم وايلد ، ومياولان زي ، "طريقة عشوائية شبه نيوتن في غياب الأرقام العشوائية الشائعة" ، أرخايف: 2302.09128, (2023).

[2] Kosuke Ito ، "تخصيص اللقطة التكيفي المدرك للكمون لخوارزميات الكم المتغيرة الفعالة في وقت التشغيل" ، أرخايف: 2302.04422, (2023).

الاستشهادات المذكورة أعلاه من إعلانات ساو / ناسا (تم آخر تحديث بنجاح 2023-03-16 18:30:45). قد تكون القائمة غير كاملة نظرًا لأن جميع الناشرين لا يقدمون بيانات اقتباس مناسبة وكاملة.

لا يمكن أن تجلب استشهد تبادل البيانات أثناء آخر محاولة 2023-03-16 18:30:43: لا يمكن جلب البيانات المستشهد بها من 10.22331 / q-2023-03-16-949 من Crossref. هذا أمر طبيعي إذا تم تسجيل DOI مؤخرًا.

نشرت هذه الورقة في الكم تحت نسبة المشاع الإبداعي 4.0 الدولية (CC BY 4.0) رخصة. يظل حقوق الطبع والنشر مع مالكي حقوق الطبع والنشر الأصليين مثل المؤلفين أو مؤسساتهم.

الطابع الزمني:

اكثر من مجلة الكم