和風網標誌

量子Fisher信息的同時微擾隨機逼近

日期:

朱利安·加康1,2, 克里斯塔·祖法爾1,3, 朱塞佩·卡萊奧2, 和斯蒂芬·沃爾納1

1IBM Quantum, IBM Research – Zurich, CH-8803 Rüschlikon, 瑞士
2物理研究所,École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL),CH-1015 洛桑,瑞士
3理論物理研究所,蘇黎世聯邦理工學院,CH-8092 蘇黎世,瑞士

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抽象

量子費雪信息矩陣 (QFIM) 是有前途的算法的核心指標,例如量子自然梯度下降和變分量子虛時間演化。 然而,為具有 $d$ 參數的模型計算完整的 QFIM 計算成本很高,並且通常需要 $mathcal{O}(d^2)$ 函數評估。 為了彌補高維參數空間中這些增加的成本,我們建議使用同時擾動隨機近似技術以恆定成本近似 QFIM。 我們提出了由此產生的算法並成功地將其應用於準備哈密頓基態和訓練變分量子玻爾茲曼機。

►BibTeX數據

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