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Gray code based gradient-free optimization algorithm for parameterized quantum circuit

Chinese Physics B 2024年第2期33卷 189-194页

作者：张安琪武春辉赵生妹 Institute of Signal Processing and Transmission Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing 210003China Key Laboratory of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology(Ministry of Education) Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing 210003China

A Gray code based gradient-free optimization(GCO)algorithm is proposed to update the parameters of parameterized quantum circuits(PQCs)in this *** parameter of PQCs is encoded as a binary string,named as a gene,and a genetic-based method is adopted to select the *** individuals in the offspring are decoded in Gray code way to keep Hamming distance,and then are evaluated to obtain the best one with the lowest cost value in each *** algorithm is performed iteratively for all parameters one by one until the cost value satisfies the stop condition or the number of iterations is *** GCO algorithm is demonstrated for classification tasks in Iris and MNIST datasets,and their performance are compared by those with the Bayesian optimization algorithm and binary code based optimization *** simulation results show that the GCO algorithm can reach high accuracies steadily for quantum classification ***,the GCO algorithm has a robust performance in the noise environment.

关键词： gradient-free optimization Gray code genetic-based method

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