펄스 기반 변분 양자 최적화 및 메타러닝을 이용한 초전도 회로

변분 알고리즘을 사용하여 최적화 문제를 해결하는 것은 소음이 많은 중간 규모 장치의 중요한 응용 프로그램으로 돋보입니다. 게이트 기반 양자 컴퓨터를 구축하는 대신, 우리는 아날로그 패러다임 내에서 변분 양자 알고리즘 설계에 중점을 두고 있습니다. 이는 펄스를 직접 제어하는 매개변수를 최적화하여 양자 상태를 목표 상태로 인도하는 것을 포함하며, 양자 회로를 컴파일할 필요가 없습니다. 본 작업에서는 하드웨어 수준의 프레임워크로서 펄스 기반 변분 양자 최적화(PBVQO)를 소개합니다. 우리는 외부 플럭스를 최적화하여 초전도 양자 간섭 장치에서 이 특정 양자 아키텍처의 파동 함수를 인코딩된 문제 해밀토니안의 바닥 상태로 효과적으로 유도하는 예를 보여줍니다. 변분 알고리즘의 성능은 적절한 초기 매개변수에 크게 의존하기 때문에, 간단한 문제를 해결하기 위해 메타러닝 기법으로 글로벌 최적화를 도입합니다. PBVQO와 메타러닝 간의 시너지는 기존의 게이트 기반 변분 알고리즘보다 이점을 제공합니다.