PID 控制器再现：经典控制器缓解噪声变分量子电路中的枕坪问题
量子物理
2025-11-20 v1
摘要
变分量子算法 (VQA) 结合了经典优化和量子计算的优势，是当前噪声中间规模量子 (NISQ) era 中最具前景的方法之一。然而，当使用梯度下降法优化时，VQA 常常会遭遇消失梯度问题，称为枕坪。本文提出一种混合方法，将经典比例-积分-微分 (PID) 控制器与神经网络集成，以更新变分量子电路的参数。我们将该方法称为 NPID，旨在缓解枕坪问题。该提议算法在随机生成的量子输入状态和带有参数噪声的随机量子电路上进行测试，以评估其通用性，还在不同噪声水平下进行额外仿真以检验其鲁棒性。根据其收敛速度向目标成本值，评估提议方法的有效性。仿真结果表明，NPID 的收敛效率比 NEQP 和 QV 高出 2-9 倍，在不同噪声水平下的性能波动仅平均 4.45%。这些结果凸显了将经典控制理论集成到量子优化中的潜力，为改进变分量子算法的可训练性和稳定性提供了新视角。
引用
@article{arxiv.2511.14820,
title = {The PID Controller Strikes Back: Classical Controller Helps Mitigate Barren Plateaus in Noisy Variational Quantum Circuits},
author = {Zhehao Yi and Rahul Bhadani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.14820},
year = {2025}
}
备注
Submitted to the L4DC 2026