Обучение вариационных квантовых схем с использованием оптимизации роя частиц В статье описан метод обучения вариационных квантовых схем (VQC) с помощью алгоритма Particle Swarm Optimization (PSO). Этот подход используется, поскольку традиционные методы оптимизации могут столкнуться с проблемой плоских минимумов. Результаты показывают, что PSO может достигать сопоставимой или даже лучшей точности классификации по сравнению с классическим стохастическим градиентным спуском, несмотря на меньшее количество используемых квантовых вентилей. arXiv: 2509.15726 Обзоры | Квантовая физика
Обучение вариационных квантовых схем с использованием оптимизации роя частиц
В статье описан метод обучения вариационных квантовых схем (VQC) с помощью алгоритма Particle Swarm Optimization (PSO). Этот подход используется, поскольку традиционные методы оптимизации могут столкнуться с проблемой плоских минимумов. Результаты показывают, что PSO может достигать сопоставимой или даже лучшей точности классификации по сравнению с классическим стохастическим градиентным спуском, несмотря на меньшее количество используемых квантовых вентилей.
arXiv: 2509.15726
