可训练变分量子电路的特殊单元参数化
量子物理
2025-07-09 v1 机器学习
摘要
我们提出了 SUN-VQC(Special-Unitary Network for Variational Quantum Circuits),其基本层为来自受限李子群 (其中 )的单指数。将演化限制在该紧子空间可将李代维数从 降低到 ,从而确保梯度方差的多项式衰减,规避硬件高效变分电路中常见的枕竖现象。我们使用广义参数迁移规则获得精确、硬件兼容的梯度,无需附加量子位且避免有限差分偏差。数值实验表明,SUN-VQCs 在保持阶乘规模更大的梯度信号方面优于深度匹配的 Pauli 旋转或硬件高效电路,收敛快 2--3 倍,并达到更高的最终保真度。这些结果表明,李代子群工程提供了一条原则且可扩展的路径,以实现抗枕竖的 VQA,兼容近期量子处理器。
引用
@article{arxiv.2507.05535,
title = {Special-Unitary Parameterization for Trainable Variational Quantum Circuits},
author = {Kuan-Cheng Chen and Huan-Hsin Tseng and Samuel Yen-Chi Chen and Chen-Yu Liu and Kin K. Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.05535},
year = {2025}
}