【教えて先生】QAOAの仕組みと不毛な台地にはまる理由
QAOAは他の記事にも繰り返し登場する最適化のやり方ですが、「不毛な台地」の記事では層を増やしすぎると答えを見失う罠が指摘されていました。この記事では、QAOAが山を下るように答え…
変分アルゴリズムの記事一覧
変分アルゴリズムに関する記事4本を、新しい順に掲載しています。
量子機械学習が学習できなくなる条件が、1本の式にまとまった——不毛な台地の統一理論
2024年のRagoneらによる不毛な台地の統一理論を再現しました。損失のばらつきが「初期状態の項×観測量の項÷リー代数の次元」で書けるという主結果を、3量子ビット・40層で確認し…
QAOAの原典を手元で再現——深さを1から3に上げると67%が99.9%になった
組合せ最適化の定番QAOAの原典（Farhiら2014年）を、当サイトで再現しました。K6のMaxCutで、回路の深さpを1から3に上げると最適解の確率が0.671から0.9987…