ज़ानाडू, टोरंटो, ओएनएन, एम 5 जी 2 सी 8, कनाडा
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सार
वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम, जो मशीन लर्निंग में अत्यधिक अभिव्यंजक पैरामीटरयुक्त क्वांटम सर्किट (पीक्यूसी) और अनुकूलन तकनीकों को जोड़ते हैं, निकट अवधि के क्वांटम कंप्यूटर के सबसे आशाजनक अनुप्रयोगों में से एक हैं। उनकी विशाल क्षमता के बावजूद, दसियों क्वैबिट से परे परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम की उपयोगिता पर अभी भी सवाल उठाए जाते हैं। केंद्रीय समस्याओं में से एक पीक्यूसी की प्रशिक्षण क्षमता है। बेतरतीब ढंग से आरंभ किए गए PQC का लागत फ़ंक्शन परिदृश्य अक्सर बहुत सपाट होता है, जिससे समाधान खोजने के लिए क्वांटम संसाधनों की एक घातीय मात्रा की आवश्यकता होती है। $textit{बंजर पठार}$ नामक इस समस्या ने हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित किया है, लेकिन एक सामान्य समाधान अभी भी उपलब्ध नहीं है। इस पेपर में, हम हैमिल्टनियन वेरिएशनल एनसैट्ज़ (एचवीए) के लिए इस समस्या को हल करते हैं, जिसका क्वांटम कई-शरीर समस्याओं को हल करने के लिए व्यापक रूप से अध्ययन किया जाता है। यह दिखाने के बाद कि स्थानीय हैमिल्टनियन द्वारा उत्पन्न समय-विकास ऑपरेटर द्वारा वर्णित सर्किट में तेजी से छोटे ग्रेडिएंट नहीं होते हैं, हम पैरामीटर स्थितियां प्राप्त करते हैं जिसके लिए एचवीए ऐसे ऑपरेटर द्वारा अच्छी तरह से अनुमानित होता है। इस परिणाम के आधार पर, हम परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम और बंजर पठारों से मुक्त एक पैरामीटर-बाधित एन्सैट्ज़ के लिए एक आरंभीकरण योजना का प्रस्ताव करते हैं।
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