परिवर्तनीय क्वांटम एल्गोरिदम में स्टोकास्टिक ऑप्टिमाइज़र के लिए विलंबता विचार

परिवर्तनीय क्वांटम एल्गोरिदम में स्टोकास्टिक ऑप्टिमाइज़र के लिए विलंबता विचार

स्रोत नोड: 2015562

मैट मेनिकेली1, यूनु हा2, और मैथ्यू ओटेन3

1गणित और कंप्यूटर विज्ञान प्रभाग, Argonne National Laboratory, 9700 S. Cass Ave., लेमोंट, IL 60439
2एडवर्ड पी. फिट्स डिपार्टमेंट ऑफ इंडस्ट्रियल एंड सिस्टम्स इंजीनियरिंग, नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी, 915 पार्टनर्स वे, रैले, एनसी 27601
3एचआरएल लेबोरेटरीज, एलएलसी, 3011 मालिबू कैन्यन रोड, मालिबू, सीए 90265

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सार

विविधतापूर्ण क्वांटम एल्गोरिदम, जो शोरगुल मध्यवर्ती-पैमाने की क्वांटम सेटिंग में प्रमुखता से बढ़े हैं, शास्त्रीय हार्डवेयर पर स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़र के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है। तिथि करने के लिए, अधिकांश शोधों ने स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट पुनरावृत्ति के आधार पर एल्गोरिदम को स्टोचैस्टिक शास्त्रीय अनुकूलक के रूप में नियोजित किया है। इस कार्य में हम इसके बजाय स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं जो शास्त्रीय नियतात्मक एल्गोरिदम की गतिशीलता का अनुकरण करने वाली स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का उत्पादन करते हैं। यह दृष्टिकोण अधिक प्रति-पुनरावृत्ति नमूना (शॉट) जटिलताओं की कीमत पर सैद्धांतिक रूप से बेहतर सबसे खराब स्थिति पुनरावृत्ति जटिलताओं के साथ तरीकों में परिणाम देता है। हम सैद्धांतिक और अनुभवजन्य दोनों तरह से इस ट्रेड-ऑफ की जांच करते हैं और निष्कर्ष निकालते हैं कि स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़र की पसंद के लिए वरीयताएँ स्पष्ट रूप से विलंबता और शॉट निष्पादन समय दोनों के कार्य पर निर्भर होनी चाहिए।

परिवर्तनशील क्वांटम एल्गोरिदम निकट अवधि के क्वांटम कंप्यूटरों पर व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए उम्मीदवारों का वादा कर रहे हैं। हालांकि, इन एल्गोरिदम को अनुकूलित करने की प्रक्रिया कम्प्यूटेशनल रूप से महंगी हो सकती है क्योंकि दो जरूरतों के कारण 1) क्वांटम कंप्यूटर पर बार-बार माप (शॉट्स) करते हैं और 2) क्वांटम सर्किट पैरामीटर समायोजित करते हैं। यहां, हम SHOALS (SHOt एडेप्टिव लाइन सर्च) नामक एक नए स्टोचैस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम का प्रस्ताव करते हैं, जिसे इस धारणा के तहत डिज़ाइन किया गया है कि ऑप्टिमाइज़ेशन प्रदर्शन करने वाले शॉट्स में लगने वाला समय ऑप्टिमाइज़ेशन परफॉर्मिंग सर्किट एडजस्टमेंट में लगने वाले समय पर हावी है। हम प्रदर्शित करते हैं कि SHOALS इस सेटिंग में अन्य स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है। इसके विपरीत, जब शॉट समय सर्किट स्विचिंग समय के बराबर होता है, तो स्टोकेस्टिक ग्रेडियेंट वंश एल्गोरिदम अधिक कुशल पाए जाते हैं। शॉट टाइम, सर्किट स्विचिंग टाइम और ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम की दक्षता के बीच ट्रेड-ऑफ पर विचार करके, हम दिखाते हैं कि वेरिएबल क्वांटम एल्गोरिदम के कुल रन टाइम को काफी कम किया जा सकता है।

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द्वारा उद्धृत

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