En el campo de la Computación Cuántica, la escalabilidad y la resistencia al ruido son dos de los principales desafíos que enfrenta la Computación Cuántica Variacional (VQC). Para abordar estos problemas, se ha introducido el TensorHyper-VQC, un innovador marco de hiperred guiado por Tensor-Train (TT) que mejora significativamente la robustez y la escalabilidad de la VQC.
El TensorHyper-VQC delega por completo la generación de los parámetros del circuito cuántico a una red TT clásica, lo que permite desacoplar la optimización del hardware cuántico. Esta parametrización innovadora mitiga la desaparición del gradiente, mejora la resistencia al ruido a través de representaciones estructuradas de rango bajo y facilita una propagación eficiente del gradiente.
Basado en el Kernel Neural Tangent y la teoría estadística del aprendizaje, el TensorHyper-VQC ha sido analizado exhaustivamente teóricamente, estableciendo garantías sólidas sobre la capacidad de aproximación, la estabilidad de la optimización y el rendimiento de generalización.
Los resultados empíricos realizados en tareas de clasificación de puntos cuánticos, optimización de Max-Cut y simulación cuántica molecular demuestran que el TensorHyper-VQC logra consistentemente un rendimiento superior y una robusta tolerancia al ruido, incluida una validación a nivel de hardware en un procesador IBM Heron de 156 qubits. Estos resultados posicionan al TensorHyper-VQC como un marco escalable y resistente al ruido para avanzar en la práctica de aprendizaje automático cuántico en dispositivos a corto plazo.
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