리트랙션 기반 리만 최적화로 설계하는 양자 회로
본 논문은 양자 회로를 직접 유니터리 군 위에서 최적화하는 새로운 프레임워크를 제시한다. 리트랙션 기반의 리만 최적화 이론을 도입해 기존의 1차 경사법을 일반화한 RRSGP와, 파라미터‑시프트를 이용해 하essian을 측정 가능한 2차 Newton 방법인 RRSN을 개발한다. 시뮬레이션 결과, RRSN은 2차 수렴을 보이며 기존 VQA와 1차 방법보다 훨씬 적은 반복으로 고정밀 지상 상태를 얻는다.
저자: Zhijian Lai, Hantao Nie, Jiayuan Wu
본 논문은 양자 회로 설계, 특히 주어진 해밀토니안의 지상 상태를 준비하는 문제를 기존의 파라미터화 양자 회로(PQC) 기반 변분 양자 알고리즘(VQA)에서 벗어나, 유니터리 군 U(p) 자체를 최적화 변수로 삼는 새로운 접근법을 제시한다. 이를 위해 저자들은 리만 최적화 이론을 기반으로 한 리트랙션 기반 프레임워크를 구축한다.
첫 번째 단계에서는 유니터리 군의 기하학적 구조를 정리한다. 접공간 T_U는 스큐-헐미션 행렬 ΩU (℧†=−℧) 로 표현되며, 내적 ⟨A,B⟩=Re Tr(A†B)를 사용해 리만 메트릭을 정의한다. 비용 함수 f(U)=Tr
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