变分量子算法中随机优化器的延迟注意事项

变分量子算法中随机优化器的延迟注意事项

源节点: 2015562

马特·门尼克利1, 河允秀2和马修·奥滕3

1阿贡国家实验室数学和计算机科学部,9700 S. Cass Ave., Lemont, IL 60439
2Edward P. Fitts 北卡罗来纳州立大学工业与系统工程系,915 Partners Way, Raleigh, NC 27601
3HRL Laboratories, LLC, 3011 Malibu Canyon Road, Malibu, CA 90265

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抽象

变分量子算法在嘈杂的中等尺度量子环境中变得突出,需要在经典硬件上实现随机优化器。 迄今为止,大多数研究都采用基于随机梯度迭代的算法作为随机经典优化器。 在这项工作中,我们建议改为使用随机优化算法,该算法会产生模拟经典确定性算法动力学的随机过程。 这种方法导致方法在理论上具有优越的最坏情况迭代复杂性,但代价是每次迭代样本(镜头)的复杂性更高。 我们从理论上和经验上研究了这种权衡,并得出结论,选择随机优化器的偏好应该明确取决于延迟和镜头执行时间的函数。

变分量子算法是解决近期量子计算机实际问题的有前途的候选者。 然而,优化这些算法的过程可能需要大量计算,因为需要 1) 在量子计算机上执行重复测量(发射)和 2) 调整量子电路参数。 在这里,我们提出了一种称为 SHOALS(SHOt 自适应线搜索)的新随机优化算法,该算法的设计假设是优化执行射击所花费的时间主要是优化执行电路调整所花费的时间。 我们证明 SHOALS 在此设置中优于其他随机优化算法。 相反,当发射时间与电路切换时间相当时,随机梯度下降算法被发现更有效。 通过考虑发射时间、电路切换时间和优化算法效率之间的权衡,我们表明变分量子算法的总运行时间可以显着减少。

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