Jan, 2017

混合量子 - 经典算法的实用优化

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TL;DR本文介绍了基于变分方法的新型混合量子 - 经典算法类别，重点是探究了优化方法和精度水平对变分算法的性能影响，最后提出了用拟牛顿优化方法执行量子逼近优化算法的结果。
quantum-classical algorithmsvariational approachoptimizationquantum computingquantum approximate optimization algorithm
发现论文，激发创造
  • 变分混合量子 - 经典算法理论

    本文讨论了量子算法中的优化问题，并提出了一种基于量子 - 经典混合的优化方案，其中包括变分绝热量子算法和单粒子门晶格，通过拟合和消除误差和采用现代没有导数的优化技术来节省计算成本。

    Sep, 2015

  • 具噪声鲁棒性的变分混合量子 - 经典优化

    采用参数量子电路迭代地获得变分态，考虑噪音和量子测量结果的随机性，使用与变分态相关的量子费舍尔信息界限定结果精度，并通过实验展示该算法在不同噪声强度下的鲁棒性。

    Dec, 2019

  • 变分量子算法

    该文综述了 VQAs 领域，讨论了克服困难的策略，并突出了使用 VQAs 获得量子优势的激动人心前景。

    Dec, 2020

  • 学习优化变分量子电路来解决组合问题

    本文提出了两种基于机器学习的方法，采用强化学习 (RL) 框架和核密度估计 (KDE) 技术，分别用于优化 QAOA 电路，从小规模问题实例中学习，然后在较大的问题实例中使用，结果表明与其他现成的优化器相比，这两种方法可以将优化度缺口减少多达 30.15 个因子。

    Nov, 2019

  • 使用 CVaR 改进变分量子优化

    研究混合量子 / 经典变分算法，使用条件风险价值作为聚合函数改善在所有组合优化问题的表现。

    Jul, 2019

  • 量子近似优化算法：性能、机制及在近期设备上的实现

    本文深入研究了混合量子 - 经典变分算法中外循环经典优化的有效途径，并在 MaxCut 问题上通过发现优化参数中的模式，提出了启发式策略以在 $O (poly (p) $) 的时间内，找到近似最优的 p 级 QAOA $o$ 参数。与量子退火比较发现 QAOA 可以通过优化学习利用非绝热机制来克服与湮灭光谱间隙相关的挑战。在资源分析中，揭示了仅当问题规模大于数字模拟但可在近期设备中访问时，优化才是重要的，并提出用 2D 中性原子系统实现大型 MaxCut 问题的可行方法，从而挑战最佳经典算法所达到的范畴。

    Dec, 2018

  • 后变分量子神经网络

    量子计算与混合量子经典计算结合的后变分策略，通过集成策略优化量子模型的方法以及构建个体量子电路的设计原则、后变分量子神经网络的架构设计以及估计误差的传播分析，能够应用于图像分类等实际应用，并实现 96% 的分类准确率。

    Jul, 2023

  • 通用变分量子计算

    本文研究了变分量子算法在优化、特征值估计和机器学习中的应用，提出了两种目标函数来最小化任意量子电路的输出。这表明，基于变分量子计算的程序是一种普适的量子计算模型，具有和其他量子计算模型相同的计算能力。

    Mar, 2019

  • 线性代数的变分算法

    本文提出一种基于变分算法的线性代数任务解法，适用于嘈杂的中尺度量子设备，并可应用于稀疏矩阵、机器学习和优化问题。通过数值模拟和 IBM 量子云设备验证，算法成功解决了线性方程组问题，解决的精度高达 99.95%。

    Sep, 2019

  • 在哈密顿变分假设中探索纠缠和优化

    通过对哈密顿变分试探算法的研究，发现它在结构上表现良好，具有较弱或完全不存在的荒漠高原特征和较小的状态空间，因此容易优化。同时也观察到了随着电路层数的增加而出现的从困难局面到优化的转变，以及在 XXZ 模型和横场伊辛模型中实现超参数化的阈值大约按多项式尺度而非指数尺度增长。最后，演示了 HVA 的能力和有效性，将其用于求解具有长程相互作用和幂律纠缠缩放的 Haldane-Shastry 哈密顿量的基态近似。

    Aug, 2020