Kas vigade leevendamine võib parandada mürarikaste variatiivsete kvantalgoritmide treenitavust?

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Simson Wang^1,2, Piotr Czarnik^1,3,4, Andrew Arrasmith^1,5, M. Cerezo^1,5,6, Lukasz Cincio^1,5ja Patrick J. Coles^1,5

¹Teoreetiline osakond, Los Alamose riiklik labor, Los Alamos, NM 87545, USA
²Füüsika osakond, Imperial College London, London, SW7 2AZ, UK
³Jagielloni ülikooli füüsika-, astronoomia- ja rakendusarvutiteaduskond, Kraków, Poola
⁴Mark Kaci komplekssüsteemide uurimiskeskus, Jagielloni ülikool, Kraków, Poola
⁵Quantum Science Center, Oak Ridge, TN 37931, USA
⁶Mittelineaarsete uuringute keskus, Los Alamose riiklik labor, Los Alamos, NM 87545, USA

Kas see artikkel on huvitav või soovite arutada? Scite või jätke SciRate'i kommentaar.

Abstraktne

Variatiivseid kvantalgoritme (VQA) peetakse sageli parimaks lootuseks lähiaja kvanteelise saavutamiseks. Hiljutised uuringud on aga näidanud, et müra võib VQA-de treenitavust tõsiselt piirata, nt kulumaastikku eksponentsiaalselt tasandades ja kulugradientide suurusi maha surudes. Error Mitigation (EM) näitab lubadust vähendada müra mõju lähiaja seadmetele. Seega on loomulik küsida, kas EM võib parandada VQA-de treenitavust. Selles töös näitame kõigepealt, et laia EM-strateegiate klassi puhul ei saa eksponentsiaalset kulude kontsentratsiooni lahendada ilma eksponentsiaalseid ressursse mujal kasutamata. See strateegiate klass sisaldab erijuhtudel nullmüra ekstrapoleerimist, virtuaalset destilleerimist, tõenäosuslikku vigade tühistamist ja Cliffordi andmeregressiooni. Teiseks teostame nende EM-protokollide analüütilist ja numbrilist analüüsi ning leiame, et mõned neist (nt virtuaalne destilleerimine) võivad muuta kulufunktsiooni väärtuste lahendamise keerulisemaks võrreldes sellega, kui EM-i üldse ei käitata. Positiivse tulemusena leiame arvulisi tõendeid selle kohta, et Cliffordi andmete regressioon (CDR) võib aidata koolitusprotsessi teatud olukordades, kus kulude kontsentratsioon ei ole liiga tõsine. Meie tulemused näitavad, et EM-protokollide rakendamisel tuleks olla ettevaatlik, kuna need võivad treenitavust halvendada või mitte parandada. Teisest küljest rõhutavad meie positiivsed tulemused CDR-i jaoks võimalust kasutada vigade leevendamise meetodeid koolitatavuse parandamiseks.

Esiletõstetud pilt: on leitud, et teatud tüüpi riistvaramüra halvendab variatiivsete kvantalgoritmide kulumaastike lahendatavust eksponentsiaalselt. Seega võib mürarikaste variatsioonikvantalgoritmide täpset ja usaldusväärset optimeerimist koormata eksponentsiaalse proovi üldkuludega. Selles töös küsime, kas vigade leevendamine võib seda nähtust leevendada nii skaleerimise (suurte süsteemimahtude piires) kui ka fikseeritud probleemisuuruste puhul.

► BibTeX-i andmed

@artikkel{Wang2024canerorrormitigation, doi = {10.22331/q-2024-03-14-1287}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2024-03-14-1287}, title = {Kas {E}ror {M}igiatsioon {I}saab {N}lärsete {V}ariational {Q}uantum {A}lgoritmide sajutavust parandada?}, autor = {Wang, Samson ja Czarnik, Piotr ja Arrasmith, Andrew ja Cerezo, M. ja Cincio, Lukasz ja Coles, Patrick J.}, ajakiri = {{Kvant}}, issn = {2521-327X}, väljaandja = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, helitugevus = {8}, lehekülge = {1287}, kuu = märts, aasta = {2024} }

► Viited

[1] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush ja Alán Aspuru-Guzik. "Variatsiooniliste hübriidsete kvant-klassikaliste algoritmide teooria". New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

[2] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio ja Patrick J. Coles. "Variatsioonilised kvantalgoritmid". Nature Reviews Physics 3, 625–644 (2021).
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[3] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Imaginaarse aja evolutsiooni variatsiooniline ansatz-põhine kvantsimulatsioon". npj Quantum Information 5, 1–6 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2

[4] Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes ja Nicholas J Mayhall. "Adaptiivne variatsioonialgoritm täpsete molekulaarsete simulatsioonide jaoks kvantarvutis". Nature Communications 10, 1–9 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-10988-2

[5] Cristina Cirstoiu, Zoe Holmes, Joseph Iosue, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Variatsiooniline kiire edasisaatmine kvantsimulatsiooniks pärast sidususaega". npj Quantum Information 6, 1–10 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00302-0

[6] Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Variatsiooniline Hamiltoni diagonaliseerimine dünaamilise kvantsimulatsiooni jaoks". arXiv eeltrükk arXiv:2009.02559 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2009.02559

[7] Joe Gibbs, Kaitlin Gili, Zoë Holmes, Benjamin Commeau, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles ja Andrew Sornborger. "Pikaajalised simulatsioonid kõrge täpsusega kvantriistvaras". arXiv eeltrükk arXiv:2102.04313 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.04313

[8] Yong-Xin Yao, Niladri Gomes, Feng Zhang, Thomas Iadecola, Cai-Zhuang Wang, Kai-Ming Ho ja Peter P Orth. "Adaptiivsed variatsioonilised kvantdünaamika simulatsioonid". arXiv eeltrükk arXiv:2011.00622 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.030307

[9] Suguru Endo, Jinzhao Sun, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Üldprotsesside variatsiooniline kvantsimulatsioon". Physical Review Letters 125, 010501 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.010501

[10] Y. Li ja SC Benjamin. "Tõhus variatsiooniline kvantsimulaator, mis sisaldab aktiivset vigade minimeerimist". Phys. Rev. X 7, 021050 (2017).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021050

[11] Jonathan Wei Zhong Lau, Kishor Bharti, Tobias Haug ja Leong Chuan Kwek. "Ajast sõltuvate hamiltonilaste kvantipõhine simulatsioon". arXiv eeltrükk arXiv:2101.07677 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.07677

[12] Kentaro Heya, Ken M Nakanishi, Kosuke Mitarai ja Keisuke Fujii. "Alamruumi variatsiooniline kvantsimulaator". arXiv eeltrükk arXiv:1904.08566 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.08566

[13] Xiao Yuan, Suguru Endo, Qi Zhao, Ying Li ja Simon C Benjamin. "Variatsioonilise kvantsimulatsiooni teooria". Quantum 3, 191 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-10-07-191

[14] Maria Schuld, Alex Bocharov, Krysta M Svore ja Nathan Wiebe. "Ahelakesksed kvantklassifikaatorid". Füüsiline ülevaade A 101, 032308 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.032308

[15] Guillaume Verdon, Michael Broughton ja Jacob Biamonte. "Kvantalgoritm närvivõrkude koolitamiseks madala sügavusega vooluringide abil". arXiv eeltrükk arXiv:1712.05304 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1712.05304

[16] Jonathan Romero ja Alán Aspuru-Guzik. "Variatsioonilised kvantgeneraatorid: generatiivne võistlev kvantmasinaõpe pideva jaotuse jaoks". Advanced Quantum Technologies 4, 2000003 (2021).
https:///doi.org/10.1002/qute.202000003

[17] Edward Farhi ja Hartmut Neven. "Kvantnärvivõrkudega klassifitseerimine lähiaja protsessoritel". arXiv eeltrükk arXiv:1802.06002 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002

[18] Kerstin Beer, Dmytro Bondarenko, Terry Farrelly, Tobias J. Osborne, Robert Salzmann, Daniel Scheiermann ja Ramona Wolf. "Sügavate kvantnärvivõrkude koolitamine". Nature Communications 11, 808 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-14454-2

[19] Iris Cong, Soonwon Choi ja Mihhail D Lukin. "Kvantkonvolutsioonilised närvivõrgud". Nature Physics 15, 1273–1278 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8

[20] Edward Grant, Marcello Benedetti, Shuxiang Cao, Andrew Hallam, Joshua Lockhart, Vid Stojevic, Andrew G Green ja Simone Severini. "Hierarhilised kvantklassifikaatorid". npj Quantum Information 4, 1–8 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0116-9

[21] Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Yung, Xiao-Qi Zhou, Peter J Love, Alán Aspuru-Guzik ja Jeremy L O'brien. "Variatsiooniline omaväärtuse lahendaja fotoonilisel kvantprotsessoril". Nature Communications 5, 1–7 (2014).
https:///doi.org/10.1038/ncomms5213

[22] Bela Bauer, Dave Wecker, Andrew J Millis, Matthew B Hastings ja Matthias Troyer. "Hübriidne kvantklassikaline lähenemine korrelatsioonimaterjalidele". Füüsiline ülevaade X 6, 031045 (2016).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.6.031045

[23] Tyson Jones, Suguru Endo, Sam McArdle, Xiao Yuan ja Simon C Benjamin. "Variatsioonilised kvantalgoritmid Hamiltoni spektrite avastamiseks". Physical Review A 99, 062304 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.062304

[24] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone ja Sam Gutmann. "Kvantligikaudne optimeerimisalgoritm". arXiv eeltrükk arXiv:1411.4028 (2014).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028

[25] Zhihui Wang, S. Hadfield, Z. Jiang ja EG Rieffel. “MaxCuti kvantumbkaudne optimeerimisalgoritm: fermiooniline vaade”. Physical Review A 97, 022304 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.97.022304

[26] Gavin E Crooks. "Kvantligikaudse optimeerimisalgoritmi jõudlus maksimaalse lõikeprobleemi korral". arXiv eeltrükk arXiv:1811.08419 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.08419

[27] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor G Rieffel, Davide Venturelli ja Rupak Biswas. "Kvantligikaudsest optimeerimisalgoritmist kuni kvantvahelduva operaatorini ansatz". Algoritmid 12, 34 (2019).
https:///doi.org/10.3390/a12020034

[28] Carlos Bravo-Prieto, Ryan LaRose, M. Cerezo, Yigit Subasi, Lukasz Cincio ja Patrick Coles. "Variatsiooniline kvantlineaarne lahendaja". arXiv eeltrükk arXiv:1909.05820 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2023-11-22-1188

[29] Xiaosi Xu, Jinzhao Sun, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Lineaaralgebra variatsioonialgoritmid". Science Bulletin 66, 2181–2188 (2021).
https:///doi.org/10.1016/j.scib.2021.06.023

[30] Bálint Koczor, Suguru Endo, Tyson Jones, Yuichiro Matsuzaki ja Simon C Benjamin. "Variatsioonilise oleku kvantmetroloogia". New Journal of Physics (2020).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab965e

[31] Johannes Jakob Meyer, Johannes Borregaard ja Jens Eisert. "Variatsiooniline tööriistakast kvant-mitmeparameetriliseks hindamiseks". NPJ Quantum Information 7, 1–5 (2021).
https:///doi.org/10.1038/s41534-021-00425-y

[32] Eric Anschuetz, Jonathan Olson, Alán Aspuru-Guzik ja Yudong Cao. "Variatsiooniline kvantfaktoring". Kvanttehnoloogia ja optimeerimisprobleemid (2019).
https://doi.org/10.1007/978-3-030-14082-3_7

[33] Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexander Poremba, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger ja Patrick J Coles. "Kvantiabiga kvantkompileerimine". Quantum 3, 140 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-05-13-140

[34] Kunal Sharma, Sumeet Khatri, M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Variatsioonikvantide kompileerimise mürakindlus". New Journal of Physics 22, 043006 (2020).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ab784c

[35] Tyson Jones ja Simon C Benjamin. "Kvantide koostamine ja vooluahela optimeerimine energia hajumise kaudu". arXiv eeltrükk arXiv:1811.03147 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-24-628

[36] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Andrew T Sornborger, Wojciech H Zurek ja Patrick J Coles. "Variatsiooniline järjepidev ajalugu kui kvantvundamentide hübriidalgoritm". Nature Communications 10, 1–7 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41467-019-11417-0

[37] M. Cerezo, Kunal Sharma, Andrew Arrasmith ja Patrick J Coles. "Variatsiooniline kvantseisundi omalahendaja". arXiv eeltrükk arXiv:2004.01372 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-022-00611-6

[38] Ryan LaRose, Arkin Tikku, Étude O'Neel-Judy, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Variatsiooniline kvantseisundi diagonaliseerimine". npj Quantum Information 5, 1–10 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0167-6

[39] Guillaume Verdon, Jacob Marks, Sasha Nanda, Stefan Leichenauer ja Jack Hidary. "Kvant-Hamiltoni-põhised mudelid ja variatsiooniline kvanttermogeneraatori algoritm". arXiv eeltrükk arXiv:1910.02071 (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1910.02071

[40] Peter D Johnson, Jonathan Romero, Jonathan Olson, Yudong Cao ja Alán Aspuru-Guzik. "Qvector: seadmele kohandatud kvantvea korrigeerimise algoritm". arXiv eeltrükk arXiv:1711.02249 (2017).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1711.02249

[41] John Preskill. "Kvantarvutus NISQ ajastul ja pärast seda". Quantum 2, 79 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[42] Kristan Temme, Sergey Bravyi ja Jay M. Gambetta. "Lühisügavusega kvantahelate vea leevendamine". Phys. Rev. Lett. 119, 180509 (2017).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.180509

[43] Suguru Endo, Simon C Benjamin ja Ying Li. "Praktiline kvantvigade leevendamine lähituleviku rakenduste jaoks". Füüsiline ülevaade X 8, 031027 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031027

[44] Abhinav Kandala, Kristan Temme, Antonio D. Córcoles, Antonio Mezzacapo, Jerry M. Chow ja Jay M. Gambetta. "Veade leevendamine laiendab mürarikka kvantprotsessori arvutuslikku ulatust." Nature 567, 491–495 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7

[45] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Veade leevendamine Cliffordi kvantahela andmetega". Quantum 5, 592 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-11-26-592

[46] William J Huggins, Sam McArdle, Thomas E O'Brien, Joonho Lee, Nicholas C Rubin, Sergio Boixo, K Birgitta Whaley, Ryan Babbush ja Jarrod R McClean. "Virtuaalne destilleerimine kvantvigade leevendamiseks". Physical Review X 11, 041036 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.041036

[47] Bálint Koczor. "Lähiajaliste kvantseadmete eksponentsiaalne vigade summutamine". Physical Review X 11, 031057 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.031057

[48] Jarrod R McClean, Mollie E Kimchi-Schwartz, Jonathan Carter ja Wibe A De Jong. Hübriidne kvantklassikaline hierarhia dekoherentsi leevendamiseks ja ergastatud olekute määramiseks. Füüsiline ülevaade A 95, 042308 (2017).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.95.042308

[49] Thomas E. O'Brien, Stefano Polla, Nicholas C. Rubin, William J. Huggins, Sam McArdle, Sergio Boixo, Jarrod R. McClean ja Ryan Babbush. "Vea leevendamine kontrollitud faasihinnangu kaudu". PRX Quantum 2, 020317 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020317

[50] Sam McArdle, Xiao Yuan ja Simon Benjamin. "Vigadega leevendatud digitaalne kvantsimulatsioon". Phys. Rev. Lett. 122, 180501 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.180501

[51] Xavi Bonet-Monroig, Ramiro Sagastizabal, M Singh ja TE O'Brien. "Madala hinnaga vigade leevendamine sümmeetriakontrolli abil". Füüsiline ülevaade A 98, 062339 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.062339

[52] William J Huggins, Jarrod R McClean, Nicholas C Rubin, Zhang Jiang, Nathan Wiebe, K Birgitta Whaley ja Ryan Babbush. "Tõhusad ja mürakindlad mõõtmised kvantkeemia jaoks lühiajalistes kvantarvutites". npj Quantum Information 7, 1–9 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-00341-7

[53] George S Barron ja Christopher J Wood. "Mõõtmisvea leevendamine variatiivsete kvantalgoritmide jaoks". arXiv eeltrükk arXiv:2010.08520 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.08520

[54] Alistair WR Smith, Kiran E. Khosla, Chris N. Self ja MS Kim. "Qubiti lugemise vea leevendamine bitivahetuse keskmistamisega". Science Advances 7 (2021).
https:///doi.org/10.1126/sciadv.abi8009

[55] Daiqin Su, Robert Israel, Kunal Sharma, Haoyu Qi, Ish Dhand ja Kamil Brádler. "Veade leevendamine lähiajalise kvantfotoonilise seadme korral". Quantum 5, 452 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-05-04-452

[56] Samson Wang, Enrico Fontana, M. Cerezo, Kunal Sharma, Akira Sone, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Mürast põhjustatud viljatud platood variatsioonilistes kvantalgoritmides". Nature Communications 12, 1–11 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41467-021-27045-6

[57] Daniel Stilck França ja Raul Garcia-Patron. "Mürarikaste kvantseadmete optimeerimisalgoritmide piirangud". Nature Physics 17, 1221–1227 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3

[58] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush ja Hartmut Neven. Viljatud platood kvantnärvivõrgu treeningmaastikel. Nature Communications 9, 1–6 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[59] M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Kulufunktsioonist sõltuvad viljatud platood madalates parameetritega kvantahelates". Nature Communications 12, 1–12 (2021).
https:///doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w

[60] Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Piotr Czarnik, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. Viljatute platoode mõju gradiendivabale optimeerimisele. Quantum 5, 558 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-10-05-558

[61] M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Kvantnärvivõrkude kõrgema järgu tuletised viljatute platoodega". Quantum Science and Technology 6, 035006 (2021).
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abf51a

[62] Kentaro Heya, Yasunari Suzuki, Yasunobu Nakamura ja Keisuke Fujii. "Variatsiooniline kvantvärava optimeerimine". arXiv eeltrükk arXiv:1810.12745 (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1810.12745

[63] Jonathan Romero, Jonathan P Olson ja Alan Aspuru-Guzik. "Kvantautokodeerijad kvantandmete tõhusaks tihendamiseks". Quantum Science and Technology 2, 045001 (2017).
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aa8072

[64] Lennart Bittel ja Martin Kliesch. "Variatsiooniliste kvantalgoritmide treenimine on np-raske." Phys. Rev. Lett. 127, 120502 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.120502

[65] Jonas M Kübler, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Adaptiivne optimeerija mõõtmise kokkuhoidlike variatsioonialgoritmide jaoks". Quantum 4, 263 (2020).
https://doi.org/10.22331/q-2020-05-11-263

[66] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D Somma ja Patrick J Coles. "Operaatorite proovivõtt variatsioonialgoritmide säästlikuks optimeerimiseks". arXiv eeltrükk arXiv:2004.06252 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2004.06252

[67] Andi Gu, Angus Lowe, Pavel A Dub, Patrick J. Coles ja Andrew Arrasmith. "Adaptiivne võtete jaotus variatsioonikvantalgoritmide kiireks lähenemiseks". arXiv eeltrükk arXiv:2108.10434 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2108.10434

[68] Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerezo ja Patrick J Coles. "Ansatzi väljendusvõime ühendamine gradiendi suurusjärkude ja viljatute platoodega". PRX Quantum 3, 010313 (2022).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.3.010313

[69] Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin Yan, Patrick J. Coles, Andreas Albrecht ja Andrew T Sornborger. "Väljatud platood välistavad segajate õppimise". Physical Review Letters 126, 190501 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.190501

[70] Carlos Ortiz Marrero, Mária Kieferová ja Nathan Wiebe. "Põimumisest põhjustatud viljatud platood". PRX Quantum 2, 040316 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040316

[71] Taylor L Patti, Khadijeh Najafi, Xun Gao ja Susanne F Yelin. "Tanglement devised viljatu platoo leevendamine". Physical Review Research 3, 033090 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033090

[72] Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J. Coles ja M. Cerezo. Viljatute platoode diagnoosimine kvantoptimaalse kontrolli tööriistadega. arXiv eeltrükk arXiv:2105.14377 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.14377

[73] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa ja Keisuke Fujii. "Kvantahela õppimine". Füüsiline ülevaade A 98, 032309 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.98.032309

[74] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac ja Nathan Killoran. "Analüütiliste gradientide hindamine kvantriistvaras". Physical Review A 99, 032331 (2019).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.99.032331

[75] John A Nelder ja Roger Mead. "Lihtne meetod funktsioonide minimeerimiseks". The Computer Journal 7, 308–313 (1965).
https:///doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308

[76] MJD Powell. "Otseotsingu optimeerimise meetod, mis modelleerib eesmärgi ja piirangu funktsioone lineaarse interpolatsiooni abil". Edusammud optimeerimises ja numbrilises analüüsis (1994).
https://doi.org/10.1007/978-94-015-8330-5_4

[77] E. Campos, D. Rabinovich, V. Akshay ja J. Biamonte. "Treeningu küllastus kihilises kvantumbkaudses optimeerimises". Physical Review A 104 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.104.L030401

[78] Cheng Xue, Zhao-Yun Chen, Yu-Chun Wu ja Guo-Ping Guo. "Kvantmüra mõju kvantumbkaudsele optimeerimisalgoritmile". Chinese Physics Letters 38, 030302 (2021).
https://doi.org/10.1088/0256-307X/38/3/030302

[79] Jeffrey Marshall, Filip Wudarski, Stuart Hadfield ja Tad Hogg. "Kohaliku müra iseloomustamine qaoa ahelates". IOP SciNotes 1, 025208 (2020). url: https:///doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7.
https://doi.org/10.1088/2633-1357/abb0d7

[80] Enrico Fontana, M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ivan Rungger ja Patrick J. Coles. "Mittetriviaalsed sümmeetriad kvantmaastikel ja nende vastupidavus kvantmürale". Quantum 6, 804 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-09-15-804

[81] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. "Kvantklassikalised hübriidalgoritmid ja kvantvigade leevendamine". Journal of the Physical Society of Japan 90, 032001 (2021).
https:///doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001

[82] Angus Lowe, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Ühtne lähenemisviis andmepõhisele kvantvigade leevendamisele". Phys. Rev. Research 3, 033098 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033098

[83] Andrea Mari, Nathan Shammah ja William J Zeng. "Kvanttõenäosusliku vea tühistamise laiendamine müra skaleerimise abil". Füüsiline ülevaade A 104, 052607 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.104.052607

[84] Daniel Bultrini, Max Hunter Gordon, Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio. "Kaasaegsete kvantvigade leevendamise tehnikate ühendamine ja võrdlemine". Quantum 7, 1034 (2023).
https://doi.org/10.22331/q-2023-06-06-1034

[85] Ashley Montanaro ja Stasja Stanisic. "Veade leevendamine fermioonse lineaarse optikaga treenimise abil". arXiv eeltrükk arXiv:2102.02120 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.02120

[86] Joseph Vovrosh, Kiran E Khosla, Sean Greenaway, Christopher Self, Myungshik S Kim ja Johannes Knolle. "Globaalsete depolariseerivate vigade lihtne leevendamine kvantsimulatsioonides". Füüsiline ülevaade E 104, 035309 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevE.104.035309

[87] Eliott Rosenberg, Paul Ginsparg ja Peter L McMahon. "Eksperimentaalne vigade leevendamine, kasutades lineaarset skaleerimist variatsioonilise kvantomalahenduse jaoks kuni 20 kubitiga". Quantum Science and Technology 7, 015024 (2022).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac3b37

[88] Andre He, Benjamin Nachman, Wibe A. de Jong ja Christian W. Bauer. "Nullmüra ekstrapoleerimine kvantvärava vigade leevendamiseks identiteedi sisestamisega". Füüsiline ülevaade A 102, 012426 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.102.012426

[89] Andrew Shaw. "Nisq riistvara klassikaline kvantmüra leevendamine". arXiv eeltrükk arXiv:2105.08701 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.08701

[90] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Andreas Bengtsson, Sergio Boixo, Michael Broughton, Bob B Buckley jt. "Laengu ja pöörlemise eraldatud dünaamika vaatlemine fermi-Hubbardi mudelis". arXiv eeltrükk arXiv:2010.07965 (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.07965

[91] Armands Strikis, Dayue Qin, Yanzhu Chen, Simon C Benjamin ja Ying Li. "Õppimispõhine kvantvigade leevendamine". PRX Quantum 2, 040330 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330

[92] Piotr Czarnik, Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Qubit-efektiivne vigade eksponentsiaalne summutamine". arXiv eeltrükk arXiv:2102.06056 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2102.06056

[93] Yifeng Xiong, Daryus Chandra, Soon Xin Ng ja Lajos Hanzo. "Kvantvigade leevendamise üldkulude analüüs: kodeerimata vs. kodeeritud süsteemid". IEEE Access 8, 228967–228991 (2020).
https:///doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3045016

[94] Ryuji Takagi. "Optimaalne ressursikulu vigade leevendamiseks". Phys. Rev. Res. 3, 033178 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.033178

[95] Lukasz Cincio, Kenneth Rudinger, Mohan Sarovar ja Patrick J. Coles. "Mürakindlate kvantahelate masinõpe". PRX Quantum 2, 010324 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.010324

[96] P Erdös ja A Rényi. “Juhuslikel graafikutel $I$”. Publicationes Mathematicae Debrecen 6, 18 (1959). url: http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf.
http:///snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/erdos59random.pdf

[97] Andrew Wack, Hanhee Paik, Ali Javadi-Abhari, Petar Jurcevic, Ismael Faro, Jay M. Gambetta ja Blake R. Johnson. "Kvaliteet, kiirus ja ulatus: kolm peamist atribuuti lähiaja kvantarvutite jõudluse mõõtmiseks". arXiv eeltrükk arXiv:2110.14108 (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2110.14108

[98] Tudor Giurgica-Tiron, Yousef Hindy, Ryan LaRose, Andrea Mari ja William J Zeng. "Digitaalne nullmüra ekstrapoleerimine kvantvigade leevendamiseks". 2020. aasta IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE) (2020).
https:///doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00045

[99] Youngseok Kim, Christopher J. Wood, Theodore J. Yoder, Seth T. Merkel, Jay M. Gambetta, Kristan Temme ja Abhinav Kandala. "Mürarikaste kvantahelate skaleeritav vigade leevendamine loob konkurentsivõimelisi ootusväärtusi." arXiv eeltrükk arXiv:2108.09197 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41567-022-01914-3

[100] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah ja Ross Duncan. "Veade leevendamise mahuline võrdlusanalüüs Qermitiga". arXiv eeltrükk arXiv:2204.09725 (2022).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2204.09725

[101] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa ja Mile Gu. "Kvantvigade leevendamise põhipiirangud". npj Quantum Information 8, 114 (2022).
https:///doi.org/10.1038/s41534-022-00618-z

[102] Avram Sidi. “Praktilised ekstrapoleerimismeetodid: teooria ja rakendused”. 10. köide. Cambridge University Press. (2003).

[103] Masanori Ohya ja Dénes Petz. "Kvantentroopia ja selle kasutamine". Springeri teadus- ja ärimeedia. (2004).

[104] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França. “Kvantkanalite kokkutõmbumiskoefitsientide, osaliste järjestuste ja võimsuste lähendamise kohta”. Quantum 6, 862 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-11-28-862

[105] Jeffrey C. Lagarias, James A. Reeds, Margaret H. Wright ja Paul E. Wright. "Nelder-mead simplex meetodi lähenemisomadused madalates mõõtmetes". SIAM Journal on Optimization 9, 112–147 (1998).
https:///doi.org/10.1137/S1052623496303470

[106] Abhijith J., Adetokunbo Adedoyin, John Ambrosiano, Petr Anisimov, William Casper, Gopinath Chennupati, Carleton Coffrin, Hristo Djidjev, David Gunter, Satish Karra, Nathan Lemons, Shizeng Lin, Alexander Malyzhenkov, David Mascarenas, Susan M., Balnis Nadiga O'malley, Diane Oyen, Scott Pakin, Lakshman Prasad, Randy Roberts, Phillip Romero, Nandakishore Santhi, Nikolai Sinitsyn, Pieter J. Swart, James G. Wendelberger, Boram Yoon, Richard Zamora, Wei Zhu, Stephan Eidenbenz, Andreas Bärtschi, Patrick J. Coles, Marc Vuffray ja Andrey Y. Lokhov. "Kvantalgoritmide rakendused algajatele". ACM Transactions on Quantum Computing (2022).
https:///doi.org/10.1145/3517340

[107] Bálint Koczor. "Müraka kvantseisundi domineeriv omavektor". New Journal of Physics 23, 123047 (2021).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/ac37ae

Viidatud

[1] Zhenyu Cai, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, William J. Huggins, Ying Li, Jarrod R. McClean ja Thomas E. O'Brien, "Quantum error mitigation", Kaasaegse füüsika ülevaated 95 4, 045005 (2023).

[2] Ryuji Takagi, Hiroyasu Tajima ja Mile Gu, "Universal Sampling Lower Bounds for Quantum Error Mitigation", Physical Review Letters 131 21, 210602 (2023).

[3] Louis Schatzki, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Entangled Datasets for Quantum Machine Learning" arXiv: 2109.03400, (2021).

[4] Ryuji Takagi, Suguru Endo, Shintaro Minagawa ja Mile Gu, "Kvantvigade leevendamise põhipiirangud", npj Quantum Information 8, 114 (2022).

[5] Martin Larocca, Nathan Ju, Diego García-Martín, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Theory of overparametrisation in Quantum Neural networks" arXiv: 2109.11676, (2021).

[6] Valentin Heyraud, Zejian Li, Kaelan Donatella, Alexandre Le Boité ja Cristiano Ciuti, "Efficient Estimation of Trainability for Variational Quantum Circuits" PRX Quantum 4 4, 040335 (2023).

[7] Patrick J. Coles, Collin Szczepanski, Denis Melanson, Kaelan Donatella, Antonio J. Martinez ja Faris Sbahi, "Thermodynamic AI and the fluktuation frontier" arXiv: 2302.06584, (2023).

[8] Yihui Quek, Daniel Stilck França, Sumeet Khatri, Johannes Jakob Meyer ja Jens Eisert, "Plahvatuslikult rangemad piirid kvantvigade leevendamise piirangutele". arXiv: 2210.11505, (2022).

[9] Kento Tsubouchi, Takahiro Sagawa ja Nobuyuki Yoshioka, "Kvanthinnangu teoorial põhineva kvantvea leevendamise universaalne kulupiir". Physical Review Letters 131 21, 210601 (2023).

[10] R. Au-Yeung, B. Camino, O. Rathore ja V. Kendon, "Kvantalgoritmid teaduslikele rakendustele", arXiv: 2312.14904, (2023).

[11] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii ja Yuuki Tokunaga, "Kvantvea leevendamine kui universaalne vigade minimeerimise tehnika: rakendused NISQ-st FTQC ajastuteni", arXiv: 2010.03887, (2020).

[12] Gokul Subramanian Ravi, Pranav Gokhale, Yi Ding, William M. Kirby, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker, Peter J. Love, Henry Hoffmann, Kenneth R. Brown ja Frederic T. Chong, „CAFQA: Klassikaline simulatsiooni alglaadimine variatiivsete kvantalgoritmide jaoks", arXiv: 2202.12924, (2022).

[13] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao ja Gui-Lu Long, "Lähiaegsed kvantarvutustehnikad: variatsioonilised kvantalgoritmid, vigade leevendamine, vooluringide koostamine, võrdlusuuringud ja klassikaline simulatsioon”, Science Hiina Füüsika, mehaanika ja astronoomia 66 5, 250302 (2023).

[14] Yasunari Suzuki, Suguru Endo, Keisuke Fujii ja Yuuki Tokunaga, „Kvantvigade leevendamine kui universaalne vigade vähendamise tehnika: rakendused NISQ-st kuni tõrketaluvusega kvantarvutite ajastuteni”, PRX Quantum 3 1, 010345 (2022).

[15] Supanut Thanasilp, Samson Wang, M. Cerezo ja Zoë Holmes, „Eksponentsiaalne kontsentratsioon ja treenimatus kvanttuumameetodites”, arXiv: 2208.11060, (2022).

[16] Abhinav Deshpande, Pradeep Niroula, Oles Shtanko, Aleksei V. Gorshkov, Bill Fefferman ja Michael J. Gullans, "Tight Bounds on the Convergence of Noisy Random Circuits to the Uniform Distribution" PRX Quantum 3 4, 040329 (2022).

[17] Giacomo De Palma, Milad Marvian, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Variatsiooniliste kvantalgoritmide piirangud: kvantoptimaalne transpordiviis", PRX Quantum 4 1, 010309 (2023).

[18] Ingo Tews, Zohreh Davoudi, Andreas Ekström, Jason D. Holt, Kevin Becker, Raúl Briceño, David J. Dean, William Detmold, Christian Drischler, Thomas Duguet, Evgeny Epelbaum, Ashot Gasparyan, Jambul Gegelia, Jeremy R. , Harald W. Grießhammer, Andrew D. Hanlon, Matthias Heinz, Heiko Hergert, Martin Hoferichter, Marc Illa, David Kekejian, Alejandro Kievsky, Sebastian König, Hermann Krebs, Kristina D. Launey, Dean Lee, Petr Navrátil, Amy Nicholson, Assu Parreño, Daniel R. Phillips, Marek Płoszajczak, Xiu-Lei Ren, Thomas R. Richardson, Caroline Robin, Grigor H. Sargsyan, Martin J. Savage, Matthias R. Schindler, Phiala E. Shanahan, Roxanne P. Springer, Alexander Tichai , Ubirajara van Kolck, Michael L. Wagman, André Walker-Loud, Chieh-Jen Yang ja Xilin Zhang, "Nuclear Forces for Precision Nuclear Physics: A Collection of Perspectives", Few-Body Systems 63 4, 67 (2022).

[19] C. Huerta Alderete, Max Hunter Gordon, Frédéric Sauvage, Akira Sone, Andrew T. Sornborger, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Järelduspõhine kvanttuvastus", Physical Review Letters 129 19, 190501 (2022).

[20] Frédéric Sauvage, Martín Larocca, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, "Ruumisümmeetriate loomine parameetritega kvantahelateks kiiremaks treenimiseks". Quantum Science and Technology 9 1, 015029 (2024).

[21] Adam Callison ja Nicholas Chancellor, "Kvantklassikalised hübriidalgoritmid mürarikkal keskmise skaala kvantajastul ja kaugemal". Füüsiline ülevaade A 106 1, 010101 (2022).

[22] Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nhat A. Nghiem, Patrick J. Coles ja M. Cerezo, „Kvantmasinaõppe mudelite treenitavuse peensused”, arXiv: 2110.14753, (2021).

[23] Laurin E. Fischer, Daniel Miller, Francesco Tacchino, Panagiotis Kl. Barkoutsos, Daniel J. Egger ja Ivano Tavernelli, „Kvidit-ruumi manustatud qubittide üldiste mõõtmiste lisaseadmeteta rakendamine”, Physical Review Research 4 3, 033027 (2022).

[24] Travis L. Scholten, Carl J. Williams, Dustin Moody, Michele Mosca, William Hurley, William J. Zeng, Matthias Troyer ja Jay M. Gambetta, “Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers” arXiv: 2401.16317, (2024).

[25] Benjamin A. Cordier, Nicolas PD Sawaya, Gian G. Guerreschi ja Shannon K. McWeeney, „Bioloogia ja meditsiin kvanteeliste maastikul”, arXiv: 2112.00760, (2021).

[26] Manuel S. Rudolph, Sacha Lerch, Supanut Thanasilp, Oriel Kiss, Sofia Vallecorsa, Michele Grossi ja Zoë Holmes, „Treenitavuse tõkked ja võimalused kvantgeneratiivses modelleerimises”, arXiv: 2305.02881, (2023).

[27] Zhenyu Cai, "Praktiline raamistik kvantvigade leevendamiseks", arXiv: 2110.05389, (2021).

[28] M. Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Lukasz Cincio ja Patrick J. Coles, „Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning” arXiv: 2303.09491, (2023).

[29] Keita Kanno, Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Sho Koh, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami ja Yuya O. Nakagawa, "Quantum-Selected Configuration Interaction: classical diagonalization of Hamiltonians in subspaces selected quantum computers" arXiv: 2302.11320, (2023).

[30] Tailong Xiao, Xinliang Zhai, Xiaoyan Wu, Jianping Fan ja Guihua Zeng, „Kvantmasinõppe praktiline eelis kummituskujutises”, Sidefüüsika 6 1, 171 (2023).

[31] Kazunobu Maruyoshi, Takuya Okuda, Juan W. Pedersen, Ryo Suzuki, Masahito Yamazaki ja Yutaka Yoshida, "Konserveeritud laengud integreeritavate keerutamisahelate kvantsimulatsioonis" Journal of Physics A Mathematical General 56 16, 165301 (2023).

[32] Marvin Bechtold, Johanna Barzen, Frank Leymann, Alexander Mandl, Julian Obst, Felix Truger ja Benjamin Weder, "QAOA vooluringi lõikamise mõju uurimine MaxCuti probleemi korral NISQ-seadmetes". Quantum Science and Technology 8 4, 045022 (2023).

[33] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Kvantkanalite kokkutõmbumiskoefitsientide, osaliste järjestuste ja võimsuste lähendamise kohta", arXiv: 2011.05949, (2020).

[34] Cristina Cirstoiu, Silas Dilkes, Daniel Mills, Seyon Sivarajah ja Ross Duncan, „Volumetric Benchmarking of Error Mitigation with Qermit”, Quantum 7 1059 (2023).

[35] Minh C. Tran, Kunal Sharma ja Kristan Temme, “Localality and Error Mitigation of Quantum Circuits”, arXiv: 2303.06496, (2023).

[36] Muhammad Kashif ja Saif Al-Kuwari, "Kulufunktsiooni globaalsuse ja lokaalsuse mõju hübriidsete kvantnärvivõrkudes NISQ-seadmetele", Masinõpe: teadus ja tehnoloogia 4 1, 015004 (2023).

[37] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger ja Lukasz Cincio, „Õppimispõhise vigade leevendamise tõhususe parandamine“, arXiv: 2204.07109, (2022).

[38] Daniel Bultrini, Samson Wang, Piotr Czarnik, Max Hunter Gordon, M. Cerezo, Patrick J. Coles ja Lukasz Cincio, „Puhaste ja määrdunud kubittide võitlus osalise vigade parandamise ajastul”, arXiv: 2205.13454, (2022).

[39] Muhammad Kashif ja Saif Al-kuwari, „ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateau in Quantum Neural Networks”, arXiv: 2305.03527, (2023).

[40] N. M. Guseynov, A. A. Žukov, W. V. Pogosov ja A. V. Lebedev, "Soojusvõrrandi variatsioonikvant-algoritmide süvaanalüüs", Füüsiline ülevaade A 107 5, 052422 (2023).

[41] Olivia Di Matteo ja R. M. Woloshyn, „Kvantarvutustäpsuse vastuvõtlikkus automaatse diferentseerimise abil”, Füüsiline ülevaade A 106 5, 052429 (2022).

[42] Matteo Robbiati, Alejandro Sopena, Andrea Papaluca ja Stefano Carrazza, "Reaalajas vigade leevendamine kvantriistvara variatsiooni optimeerimiseks", arXiv: 2311.05680, (2023).

[43] Piotr Czarnik, Michael McKerns, Andrew T. Sornborger ja Lukasz Cincio, "Tugev disain ebamäärases kvantvigade leevendamises" arXiv: 2307.05302, (2023).

[44] Nico Meyer, Daniel D. Scherer, Axel Plinge, Christopher Mutschler ja Michael J. Hartmann, "Quantum Natural Policy Gradients: Towards Sample-Efficient Reinforcement Learning" arXiv: 2304.13571, (2023).

[45] Enrico Fontana, Ivan Rungger, Ross Duncan ja Cristina Cîrstoiu, "Spektraalanalüüs müradiagnostikaks ja filtripõhiseks digitaalsete vigade leevendamiseks", arXiv: 2206.08811, (2022).

[46] Wei-Bin Ewe, Dax Enshan Koh, Siong Thye Goh, Hong-Son Chu ja Ching Eng Png, „Variational Quantum-Based Simulation of Waveguide Modes”, IEEE Transactions on Microwave Theory Techniques 70 5, 2517 (2022).

[47] Zichang He, Bo Peng, Juri Aleksejev ja Zheng Zhang, „Distributionally Robust Variational Quantum Algorithms with Shifted Noise” arXiv: 2308.14935, (2023).

[48] Siddharth Dangwal, Gokul Subramanian Ravi, Poulami Das, Kaitlin N. Smith, Jonathan M. Baker ja Frederic T. Chong, „VarSaw: Application-tailored Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms”, arXiv: 2306.06027, (2023).

[49] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan ja Daniel O’Malley, „Geoloogiliste murdude võrkude kvantalgoritmid” arXiv: 2210.11685, (2022).

[50] André Melo, Nathan Earnest-Noble ja Francesco Tacchino, "Pulsiefektiivne kvantmasinaõpe", Quantum 7 1130 (2023).

[51] Christoph Hirche, Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França, "Kvantkanalite kokkutõmbumiskoefitsientide, osaliste järjestuste ja võimsuste lähendamise kohta", Quantum 6 862 (2022).

[52] Jessie M. Henderson, Marianna Podzorova, M. Cerezo, John K. Golden, Leonard Gleyzer, Hari S. Viswanathan ja Daniel O’Malley, "Geoloogiliste murdumisvõrkude kvantalgoritmid" Scientific Reports 13, 2906 (2023).

[53] Marco Schumann, Frank K. Wilhelm ja Alessandro Ciani, "Müra-indutseeritud viljatute platoode tekkimine meelevaldsetes kihilistes müramudelites" arXiv: 2310.08405, (2023).

[54] Sharu Theresa Jose ja Osvaldo Simeone, „Parameteriseeritud kvantahelate tõrke leevendamise abiga optimeerimine: konvergentsianalüüs” arXiv: 2209.11514, (2022).

[55] P. Singkanipa ja DA Lidar, „Beyond unal noise in variational quantum algoritms: noise-induced barren platood andfix points”, arXiv: 2402.08721, (2024).

[56] Kevin Lively, Tim Bode, Jochen Szangolies, Jian-Xin Zhu ja Benedikt Fauseweh, "Faasiüleminekute tugevad eksperimentaalsed signatuurid variatsioonilises kvantlahenduses", arXiv: 2402.18953, (2024).

[57] Yunfei Wang ja Junyu Liu, "Kvantmasinõpe: NISQ-st tõrketaluvuseni", arXiv: 2401.11351, (2024).

[58] Kosuke Ito ja Keisuke Fujii, "SantaQlaus: ressursitõhus meetod kvantvõtete müra võimendamiseks variatiivsete kvantalgoritmide optimeerimiseks", arXiv: 2312.15791, (2023).

Ülaltoodud tsitaadid on pärit SAO/NASA KUULUTUSED (viimati edukalt värskendatud 2024-03-14 15:39:27). Loend võib olla puudulik, kuna mitte kõik väljaandjad ei esita sobivaid ja täielikke viiteandmeid.

Ei saanud tuua Ristviide viidatud andmete alusel viimase katse ajal 2024-03-14 15:39:25: 10.22331/q-2024-03-14-1287 viidatud andmeid ei saanud Crossrefist tuua. See on normaalne, kui DOI registreeriti hiljuti.

See raamat on avaldatud Quantum all Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsents. Autoriõigus jääb algsetele autoriõiguste valdajatele, näiteks autoritele või nende institutsioonidele.

SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
Allikas: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-03-14-1287/

Ajatempel: Märtsil 14, 2024

Ajatempel: August 3, 2023

Kas vigade leevendamine võib parandada mürarikaste varieeruvate kvantalgoritmide treenitavust?

Taasavaldanud Platon

Abstraktne

► BibTeX-i andmed

► Viited

Viidatud

Veel alates Quantum Journal

Kiiremini sündimise tõenäosuse hindamine värava liitmise ja kaadri optimeerimise kaudu

20-režiimiline universaalne kvantfotoonprotsessor

Tõenäosus paljude maailmade teooriates

(Lihtne) klassikaline algoritm Betti arvude hindamiseks

Tõhusad värvikoodidekoodrid $dgeq 2$ mõõtmetega toric koodidekooderitelt

Mitmepoolne sisemine mittepaikne ja seadmest sõltumatu konverentsivõtmeleping

Sassis alamruumid ja üldine lokaalne oleku diskrimineerimine eeljagatud takerdumisega

Optimaalsest olekuülekandest inspireeritud kiired kvantmeetodid kombinatoorseks optimeerimiseks

Kõrgmõõtmeline kodeerimine Round-Robini diferentsiaalfaasi nihke protokollis

Kvantligikaudse optimeerimise graafiku närvivõrgu initsialiseerimine

Meist

Vertikaalne otsing ja Ai

Platvorm

Püsi ühenduses

konto