利用经典信号处理高效恢复变分量子算法景观
量子物理
2022-08-12 v1
摘要
我们采用谱分析与压缩感知来识别变分算法代价函数可纯经典地或以最少量子计算机访问次数恢复的设定。我们给出支持稀疏恢复技术可行性的理论与数值证据。为展示该方法，我们使用基追踪去噪从极少样本中高效恢复大系统尺寸的模拟量子近似优化算法(QAOA)实例。我们的结果表明，稀疏恢复能够在变分算法优化中实现量子资源更高效的使用与分配。
引用
@article{arxiv.2208.05958,
title = {Efficient recovery of variational quantum algorithms landscapes using classical signal processing},
author = {Enrico Fontana and Ivan Rungger and Ross Duncan and Cristina Cîrstoiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.05958},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 4 figures