探索变分量子电路的彩票票 hypothesis
量子物理
2025-09-16 v1 人工智能
机器学习
摘要
量子计算是计算机科学中的一个新兴领域，近年来在机器学习方面取得了显著进展。凭借运用量子物理原理，量子计算可超越经典算法的局限性。然而，变分量子电路(VQCs)依赖可调参数，常面临barren plateau现象，阻碍优化。彩票票 hypothesis(LTH)是近期在经典机器学习中出现的概念，已在神经网络参数效率方面取得显著改进。其表述为，在大型网络内部，一个更小且更高效的子网络，或称"中奖票"，可实现相当的性能，potentially规避plateau挑战。在本工作中，我们调查了这一想法是否适用于VQCs。我们表明，弱LTH对VQCs成立，揭示了仅保留原始参数26.0%的中奖票。对于强LTH，即在无训练情况下学习剪枝掩码，我们发现一个在二元VQCs中实现100%准确率且仅使用45%权重的中奖票。这些发现表明，LTH可能通过减少参数数量而保留性能来缓解barren plateau，从而提高量子机器学习任务中VQCs的效率。
引用
@article{arxiv.2509.11190,
title = {Investigating the Lottery Ticket Hypothesis for Variational Quantum Circuits},
author = {Michael Kölle and Leonhard Klingert and Julian Schönberger and Philipp Altmann and Tobias Rohe and Claudia Linnhoff-Popien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11190},
year = {2025}
}