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变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
使用 qBang 优化变分量子算法
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