量子比特系统中SNAP-位移协议的参数可训练性研究

Oluwadara Ogunkoya; Kirsten Morris; Doga Murat Kürkçüoglu

量子比特系统中SNAP-位移协议的参数可训练性研究

量子物理 2023-09-27 v1 数学物理 math.MP

作者: Oluwadara Ogunkoya , Kirsten Morris , Doga Murat Kürkçüoglu

摘要

在本研究中，我们探讨了选择性数依赖任意相位(SNAP)门与位移门在基于量子比特(qudit)系统中的量子控制的普适性。然而，优化这些门的参数是一项具有挑战性的任务。我们的主要焦点是研究SNAP-位移协议中任意SNAP参数训练的敏感性。我们分析了可能导致量子比特系统中贫瘠高原(Barren Plateau)问题的条件，并与多量子比特系统进行了比较。我们考虑的参数化ansatz由若干块组成，其中每块由硬件操作构成，即SNAP门和位移门\cite{fosel2020efficient}。应用带可观测量和门代价函数的变分量子算法(VQA)，我们利用类似于\cite{mcclean2018barren}和\cite{cerezo2021cost}中的技术以及 $t-$ 设计的概念。通过此分析，我们做出以下关键观察：(a) SNAP参数的可训练性在我们的代价函数景观中不对任何特定方向表现出偏好；(b) 通过利用Haar测度的矩和一阶矩性质，我们建立了关于某些多项式函数期望的新引理；(c) 利用这些新引理，我们确定了一般条件，表明与多量子比特系统相比，量子比特系统存在预期的可训练性优势。

关键词

量子比特系统 SNAP门位移门参数可训练性贫瘠高原变分量子算法 t-设计

引用

@article{arxiv.2309.14942,
  title  = {Investigating Parameter Trainability in the SNAP-Displacement Protocol of a Qudit system},
  author = {Oluwadara Ogunkoya and Kirsten Morris and Doga Murat Kürkçüoglu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14942},
  year   = {2023}
}

备注

15 pages, 3 figures

量子比特系统中SNAP-位移协议的参数可训练性研究

摘要

关键词

引用

备注

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