Rakyta Péter (2025.03.01 - 9.30)

Kivonat: A variációs kvantumalgoritmusokat ígéretes jelölteknek tekintik a kvantum előny demonstrálására. Ezek a megközelítések jellemzően parametrizált kvantumáramkörök tanítását jelentik egy klasszikus optimalizálási cikluson keresztül. Ennek során gyakran szembesülünk olyan kihívásokkal, amelyek az exponenciálisan csökkenő gradienskomponenseknek tulajdoníthatóak. Munkánk során bevezetünk egy újszerű optimalizálási megközelítést, amelynek célja, hogy enyhítse ezen numerikus kihívások negatív hatásait. Ellentétben a hagyományos gradiens alapú módszerekkel, a megközelítésünk keresési irányok mentén történő optimalizáción alapul. Az optimalizálási keresési irányt, valamint a keresés tartományát a költség-funkciós táj távoli jellemzői határozzák meg. Optimalizálási stratégiánkat sikeresen alkalmaztuk 16 qubites és 15000 összefonódást generáló kvantumkaput tartalmazó áramkörökre.