La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-26
Preentrenamiento clásico de grandes circuitos cuánticos parametrizados poco profundos mediante propagación de Pauli y despliegue en hardware cuántico
Título original: Classical Pre-Training of Large Shallow Parametrized Quantum Circuits through Pauli Propagation and deployment on Quantum Hardware
Escalar los circuitos cuánticos parametrizados es difícil porque los gradientes por desplazamiento de parámetros resultan demasiado costosos y los optimizadores sin gradiente ofrecen garantías de convergencia limitadas. Los autores utilizan la propagación de Pauli para mover los observables hacia atrás a través del circuito, obteniendo una función de pérdida explícita que puede minimizarse íntegramente en hardware clásico, con truncamiento y poda para mantenerla manejable. En pruebas de referencia de VQE de 64 cúbits y de generación de imágenes binarias, los parámetros preentrenados se desplegaron en el procesador ibm_berlin de IBM, usando menos puertas que los ansätze de tipo IQP.