École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Les algorithmes quantiques variationnels (VQAs) sont proposés comme candidats éligibles pour la programmation des ordinateurs quantiques à court terme. Cependant, le comportement moyen de tels modèles montre qu’ils souffrent de gradients décroissants exponentiellement en fonction du nombre de qubits. Cela rend le modèle inefficace et non évolutif. Cela a motivé la recherche de stratégies pour atténuer l’effet de cette concentration exponentielle. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la caractérisation locale de la variance de la fonction de perte et montrons que, pour une région restreinte qui dépend du nombre de paramètres indépendants et des générateurs de circuit, la variance de la fonction de perte décroît seulement de manière polynomiale en fonction du nombre de qubits. Notre résultat peut ensuite être utilisé comme un élément de base pour prouver des garanties théoriques des stratégies d’initialisation non aléatoires, ouvrant la voie à des VQAs efficacement entraînables.