AIが解く世界の難問 · 量子物理・量子計算 · arXiv · 2026-10-26
Pauli伝播による大規模浅層パラメトリック量子回路の古典的事前学習と量子ハードウェアへの実装
原題: Classical Pre-Training of Large Shallow Parametrized Quantum Circuits through Pauli Propagation and deployment on Quantum Hardware
大規模な量子機械学習では、パラメータシフト則による勾配推定が高コストになり、勾配を使わない最適化は収束保証が限られる。本研究はPauli伝播を用いて観測量を回路の逆向きに伝播させ、古典計算機だけで最小化できる損失の陽な式を得る。64量子ビット回路によるVQEと二値画像の生成モデルで、事前学習したパラメータをIBMのプロセッサibm_berlinに実装し、IQP型より少ないパラメトリックゲートで済むことも示した。