DISQ: 面向变分量子算法的动态迭代跳过方法
量子物理
2024-07-15 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出 DISQ, 为 VQA 训练构建稳定景观并应对噪声漂移挑战。DISQ 采用带参考电路的“漂移检测器”来识别并跳过受噪声漂移误差严重影响的迭代。具体而言, 前一训练迭代的电路在当前迭代中被重新执行作为参考电路, 以估计噪声漂移影响。若噪声漂移翻转了理想优化梯度的方向, 则该迭代被视为受噪声漂移误差破坏因而被跳过。为提升噪声漂移检测的可靠性, 我们进一步提出利用来自前若干迭代的多个参考电路, 对当前噪声漂移给出有依据的判定。然而, 多个参考电路也引入了可观的执行开销。为缓解额外开销, 我们提出 Pauli 项子集化(主子集与次子集), 在漂移检测期间仅执行具有大系数幅值的可观测量电路(主子集)。仅当当前迭代无漂移时才执行该次子集。跨多种应用与 QPU 的评估表明, DISQ 能缓解噪声漂移对 VQA 的显著影响, 相较传统基线实现 1.51-2.24 倍保真度提升。DISQ 相较最佳替代方法的收益为 1.1-1.9 倍, 同时将平均噪声检测速度提升 2.07 倍。
引用
@article{arxiv.2308.06634,
title = {DISQ: Dynamic Iteration Skipping for Variational Quantum Algorithms},
author = {Junyao Zhang and Hanrui Wang and Gokul Subramanian Ravi and Frederic T. Chong and Song Han and Frank Mueller and Yiran Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06634},
year = {2024}
}