用于电路优化的无梯度变分量子算法的门冻结方法

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。

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