ИИ и сложнейшие проблемы мира · Квантовая физика и квантовые вычисления · arXiv · 2026-10-26
Классическое предварительное обучение больших неглубоких параметризованных квантовых схем с помощью распространения Паули и развёртывание на квантовом оборудовании
Оригинальное название: Classical Pre-Training of Large Shallow Parametrized Quantum Circuits through Pauli Propagation and deployment on Quantum Hardware
Масштабирование параметризованных квантовых схем затруднено, потому что градиенты по правилу сдвига параметров становятся слишком дорогими, а безградиентные оптимизаторы дают ограниченные гарантии сходимости. Авторы используют распространение Паули (Pauli propagation), чтобы переносить наблюдаемые назад через схему и получать явную функцию потерь, которую можно минимизировать полностью на классическом оборудовании, а усечение и отсечение делают вычисления посильными. На бенчмарках VQE на 64 кубитах и генерации бинарных изображений предобученные параметры были развёрнуты на процессоре IBM ibm_berlin с использованием меньшего числа вентилей, чем в анзацах типа IQP.