量子科技中心_量科网

参数化量子电路（PQC）是变分量子算法（VQA）的核心组成部分，为噪声中等规模量子（NISQ）设备实现量子优势提供了可行路径。该技术通过可调量子门实现量子信息的灵活编码，已成功应用于量子化学、组合优化及量子机器学习等领域。然而在NISQ硬件上，噪声效应、退相干现象以及“贫瘠高原”的存在制约了PQC的性能，尤其阻碍基于梯度的优化过程。 针对这些限制，该研究团队提出改进无梯度优化器（Rotosolve、Fraxis和FQS）的创新方法，引入历史参数迭代信息进行优化。该方法通过将计算资源重新分配至优化效果较差的量子门，有效提升收敛效率。实验结果表明，该团队的技术方案能持续提升不同优化器的性能，为PQC优化提供了更鲁棒高效的解决途径。