量子 Fisher 信息的同时扰动随机逼近
量子物理
2021-10-20 v2
摘要
量子 Fisher 信息矩阵（QFIM）是量子自然梯度下降和变分量子虚时间演化等有前景算法中的核心度量。然而，对一个具有 个参数的模型计算完整的 QFIM 在计算上代价高昂，且通常需要 次函数求值。为缓解高维参数空间中这些日益增长的开销，我们提出使用同时扰动随机逼近技术以恒定代价逼近 QFIM。我们给出了所得算法，并成功将其应用于制备哈密顿量基态和训练变分量子玻尔兹曼机。
引用
@article{arxiv.2103.09232,
title = {Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation of the Quantum Fisher Information},
author = {Julien Gacon and Christa Zoufal and Giuseppe Carleo and Stefan Woerner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09232},
year = {2021}
}