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Enregistrement W3186049801 · doi:10.22331/q-2022-03-30-677

General parameter-shift rules for quantum gradients

2022· preprint· en· W3186049801 sur OpenAlexaff
David Wierichs, Josh Izaac, Cody Wang, Cedric Yen-Yu Lin

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensXanadu Quantum Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum algorithmQuantumQuantum Fourier transformQuantum circuitComputer scienceQuantum gateAlgorithmQuantum phase estimation algorithmQuantum computerFunction (biology)MathematicsMathematical optimizationQuantum error correctionApplied mathematicsQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variational quantum algorithms are ubiquitous in applications of noisy intermediate-scale quantum computers. Due to the structure of conventional parametrized quantum gates, the evaluated functions typically are finite Fourier series of the input parameters. In this work, we use this fact to derive new, general parameter-shift rules for single-parameter gates, and provide closed-form expressions to apply them. These rules are then extended to multi-parameter quantum gates by combining them with the stochastic parameter-shift rule. We perform a systematic analysis of quantum resource requirements for each rule, and show that a reduction in resources is possible for higher-order derivatives. Using the example of the quantum approximate optimization algorithm, we show that the generalized parameter-shift rule can reduce the number of circuit evaluations significantly when computing derivatives with respect to parameters that feed into many gates. Our approach additionally reproduces reconstructions of the evaluated function up to a chosen order, leading to known generalizations of the Rotosolve optimizer and new extensions of the quantum analytic descent optimization algorithm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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