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为基于采样的期望值计算设计高效、易用的梯度计算方式
TODO
#ICRN3P
RFC
dsdsdshe
成员
创建于
2025-08-06 19:10
### 背景 在量子化学模拟（如 VQE）等变分量子算法中，计算含参量子线路的期望值关于参数的梯度是一个核心步骤。当期望值通过在真实量子设备或模拟器上进行有限次测量（`shots`）来估计时，会不可避免地引入**采样误差**。 这种误差给梯度计算带来了两大挑战： 1. **有限差分法失效**：传统的有限差分法（Finite Difference）通过 `(f(x+ε) - f(x-ε)) / 2ε` 计算梯度。在有采样噪声的情况下，`f(x+ε)` 和 `f(x-ε)` 的微小差异很容易被统计涨落所淹没，导致梯度结果非常不稳定，几乎无法使用。 2. **解析梯度法实现复杂**：参数平移法（Parameter Shift Rule, PSR）是理论上精确且不受采样噪声影响的解析梯度方法。然而，对于复杂的量子化学线路（如 `UCCSD`），手动实现PSR非常困难： * **参数共享 (Parameter Sharing)**：在 `UCCSD` 线路中，同一个参数可能控制多个量子门，需要对所有相关项进行求导和汇总，手动处理非常繁琐。 * **实现门槛高**：用户需要深入理解PSR的推导细节，并编写大量底层代码来构建梯度计算线路，极大地增加了算法开发和调试的复杂度。 ### 期望的解决方案 为基于采样的期望值计算设计一套高效、易用的梯度计算方式或流程，将上述复杂度在MindQuantum中预实现。
### 背景 在量子化学模拟（如 VQE）等变分量子算法中，计算含参量子线路的期望值关于参数的梯度是一个核心步骤。当期望值通过在真实量子设备或模拟器上进行有限次测量（`shots`）来估计时，会不可避免地引入**采样误差**。 这种误差给梯度计算带来了两大挑战： 1. **有限差分法失效**：传统的有限差分法（Finite Difference）通过 `(f(x+ε) - f(x-ε)) / 2ε` 计算梯度。在有采样噪声的情况下，`f(x+ε)` 和 `f(x-ε)` 的微小差异很容易被统计涨落所淹没，导致梯度结果非常不稳定，几乎无法使用。 2. **解析梯度法实现复杂**：参数平移法（Parameter Shift Rule, PSR）是理论上精确且不受采样噪声影响的解析梯度方法。然而，对于复杂的量子化学线路（如 `UCCSD`），手动实现PSR非常困难： * **参数共享 (Parameter Sharing)**：在 `UCCSD` 线路中，同一个参数可能控制多个量子门，需要对所有相关项进行求导和汇总，手动处理非常繁琐。 * **实现门槛高**：用户需要深入理解PSR的推导细节，并编写大量底层代码来构建梯度计算线路，极大地增加了算法开发和调试的复杂度。 ### 期望的解决方案 为基于采样的期望值计算设计一套高效、易用的梯度计算方式或流程，将上述复杂度在MindQuantum中预实现。
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置顶等级：高
置顶等级：中
置顶等级：低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
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（小时）
参与者（1）
Python
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git@gitee.com:mindspore/mindquantum.git
mindspore
mindquantum
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