変分量子アルゴリズムにおける確率的オプティマイザのレイテンシに関する考慮事項

変分量子アルゴリズムにおける確率的オプティマイザのレイテンシに関する考慮事項

ソースノード: 2015562

マット・メニケリー1, ハ・ユンス2、およびマシュー・オッテン3

1数学およびコンピュータ サイエンス部門、アルゴンヌ国立研究所、9700 S. Cass Ave.、Lemont、IL 60439
2Edward P. Fitts ノースカロライナ州立大学産業システム工学部、915 Partners Way、Raleigh、NC 27601
3HRL Laboratories、LLC、3011 Malibu Canyon Road、Malibu、CA 90265

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抽象

ノイズの多い中間スケールの量子環境で注目を集めている変分量子アルゴリズムでは、従来のハードウェアに確率的オプティマイザーを実装する必要があります。 これまで、ほとんどの研究では、確率的古典的オプティマイザーとして確率的勾配反復に基づくアルゴリズムが採用されてきました。 この作業では、代わりに、古典的な決定論的アルゴリズムのダイナミクスをエミュレートする確率プロセスを生成する確率最適化アルゴリズムを使用することを提案します。 このアプローチにより、反復ごとのサンプル (ショット) の複雑さが大きくなるという犠牲を払って、理論的に優れた最悪の場合の反復の複雑さを持つ方法が得られます。 このトレードオフを理論的および経験的に調査し、確率的オプティマイザーの選択の好みは、レイテンシとショット実行時間の両方の関数に明示的に依存する必要があると結論付けています。

変分量子アルゴリズムは、近い将来の量子コンピューターで実際の問題を解決する有望な候補です。 ただし、これらのアルゴリズムを最適化するプロセスは、1) 量子コンピューターで繰り返し測定 (ショット) を実行し、2) 量子回路パラメーターを調整する必要があるため、計算コストが高くなる可能性があります。 ここでは、ショットを実行する最適化に費やされる時間は、回路調整を実行する最適化に費やされる時間によって支配されるという仮定の下で設計された、SHOALS (SHOt Adaptive Line Search) と呼ばれる新しい確率的最適化アルゴリズムを提案します。 この設定では、SHOALS が他の確率的最適化アルゴリズムよりも優れていることを示します。 逆に、ショット時間が回路切り替え時間に匹敵する場合、確率的勾配降下アルゴリズムがより効率的であることがわかります。 ショット時間、回路切り替え時間、および最適化アルゴリズムの効率の間のトレードオフを考慮することにより、変分量子アルゴリズムの合計実行時間を大幅に短縮できることを示します。

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