Квантовые прогулки: новый взгляд на приближенные алгоритмы

Автор: Денис Аветисян

Исследование открывает возможности для анализа и верификации эволюции квантовых состояний с использованием приближенных квантовых алгоритмов.

Алгоритм квантового приближённого блуждания (QAWA) использует измерения в середине схемы, применяемые к анзацу QAOA, для формирования входных данных для слоя кодирования $R\_y$ с инверсией знака, а унитарный блок $C(\theta)$ генерирует проходимое состояние, которое, посредством одного вспомогательного кубита, управляет слоем взвешенного суммирования, обусловленным результатами измерений, при этом верхний регистр $\ket{\psi\_a}$ функционирует как множитель активации, глобально модулирующий процедуру обучения, осуществляемую с помощью классического оптимизатора.

В статье представлен новый квантовый алгоритм приближенной прогулки (QAWA) и продемонстрировано существование квантового оракула для аутентификации эволюции векторных состояний и захвата корреляционных структур в результатах квантовой аппроксимации, даже при ограниченных квантовых ресурсах.

Несмотря на значительный прогресс в области квантовых вычислений, сохраняется проблема верификации и интерпретации результатов, получаемых на устройствах ближнего действия. В данной работе представлен новый алгоритм – ‘Quantum Approximate Walk Algorithm’ – и продемонстрирована возможность построения квантического оракула, способного отслеживать эволюцию векторных состояний и фиксировать корреляционные структуры в приближенных квантовых решениях даже при ограниченных ресурсах. Предложенный подход позволяет повысить интерпретируемость результатов квантового приближенного оптимизационного алгоритма (QAOA) без необходимости полной квантовой томографии состояния. Способны ли подобные гибридные квантово-классические алгоритмы преодолеть текущие ограничения и открыть путь к надежным квантовым решениям для практических задач?

NISQ: Между Надеждой и Неизбежностью

Современные квантовые вычисления ограничены возможностями NISQ-устройств – небольшим количеством кубитов и временем когерентности. Эти ограничения диктуют необходимость разработки новых алгоритмов, адаптированных к текущему состоянию аппаратного обеспечения. Несмотря на это, NISQ-устройства предлагают потенциальные преимущества в оптимизации и машинном обучении. Теоретический потенциал существующих квантовых алгоритмов, таких как алгоритм Шора, алгоритм Гровера и алгоритм HHL, часто сталкивается с проблемами масштабируемости и устойчивости к ошибкам при практической реализации. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Квантовое Обучение Схем: Новый Взгляд на Машинное Обучение

Квантовое обучение схемам (QCL) – перспективный подход к машинному обучению, использующий квантовые схемы в качестве карт признаков и обучаемых параметров. Методы QCL, такие как квантовые машины Больцмана, квантовые ядра и квантовые прогулки, предлагают эффективные способы кодирования и обработки данных. Векторизованное квантовое обучение закладывает основу для разработки более сложных алгоритмов, упрощая процесс обучения и повышая производительность.

QAWA: Алгоритм Приближенного Случайного Поиска на Основе QCL

Представлен алгоритм QAWA – новый квантовый алгоритм приближенного случайного поиска для оптимизации, основанный на принципах QCL. QAWA использует промежуточные измерения и классико-квантовые кодировки для эффективного исследования пространства решений. В качестве тестового случая используются QUBO-задачи, демонстрирующие применимость к задачам комбинаторной оптимизации. Теорема 1 строго определяет корреляционную структуру процесса выборки в QAWA, устанавливая линейную корреляцию между глубиной схемы, количеством кубитов и взвешенным слоем суммирования обучения, выраженную как $lim_{N\rightarrow\infty}\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}a(\sum_{i=1}^{n}w_i x_i^{(j)})$ – ожидаемое значение Y при заданном наборе битовых строк 𝒮.

Реализация QAWA на NISQ и Перспективы Развития

QAWA разработана для реализации на квантовых процессорах ближнего будущего, функционирующих в режиме доминирующей квантовой случайности, где классическое моделирование становится невозможным. Основная цель – преодолеть ограничения, связанные с недостаточной связностью и высоким уровнем шума в современных квантовых системах. Ehands предоставляет нативный протокол квантовой арифметики, критически важный для эффективного выполнения вычислений в рамках схем кодирования, используемых в QAWA. Корреляционное наблюдаемое, определенное в Теореме 1, служит ключевой метрикой для оценки производительности и точности QAWA. В дальнейшем планируется масштабирование QAWA для решения задач большего размера и исследование ее применения к реальным задачам оптимизации. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Изучение предложенного Quantum Approximate Walk Algorithm (QAWA) неизбежно наталкивает на мысль о вечной борьбе между теорией и практикой. Авторы утверждают о возможности аутентификации эволюции векторов состояний и захвата корреляционных структур даже при ограниченных квантовых ресурсах. Звучит красиво, но, вероятно, через пару лет кто-то назовёт это «AI-оптимизацией» и получит финансирование. Как точно подметил Джон Стюарт Белл: «Игра в квантовую механику — это как попытка строить замок из облаков». И, судя по всему, эта конструкция, как и все «революционные» технологии, рано или поздно превратится в техдолг, который придётся выплачивать поколениям разработчиков.

Что дальше?

Представленный алгоритм, Quantum Approximate Walk Algorithm (QAWA), безусловно, добавляет ещё один кирпичик в постоянно растущую стену вариационных квантовых алгоритмов. Однако, стоит признать, что сама идея «квантового оракула», подтверждающего эволюцию векторов состояний, звучит как попытка придать элегантность неизбежному хаосу. Продакшен всегда найдёт способ обойти даже самый изящный оракул, особенно когда дело дойдёт до реальных шумов и ограничений ресурсов.

Настоящая проблема, как и всегда, не в алгоритме самом по себе, а в его масштабируемости. Захват корреляционных структур – это, конечно, красиво, но потребует ли это экспоненциального увеличения числа кубитов? Или, что более вероятно, станет очередным упражнением в оптимизации параметров, где градиентный спуск уйдёт в локальный минимум, а результаты будут едва ли лучше случайного угадывания? Тесты – это форма надежды, а не уверенности.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке более устойчивых к шумам методов и способах уменьшения требований к ресурсам. Но не стоит забывать, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. И скрипт, который сегодня кажется гениальным решением, завтра может удалить всю базу данных. Так что, да, пусть ищут новые оракулы. Это всегда интересно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07676.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-12 12:30

🚀 Квантовые новости