Привет всем! Я вот пытаюсь разобраться с квантовыми алгоритмами машинного обучения, и у меня возникла одна большая проблема. Все эти примеры с VQE и QSVM выглядят впечатляюще, но когда я пытаюсь их реализовать, сталкиваюсь с тем, что для обучения требуется огромное количество данных

Мой вопрос: как решается проблема подачи большого объема данных в квантовый компьютер? Ведь если мне нужно сначала классически обработать гигабайты данных, чтобы потом их как-то закодировать в кубиты, то где здесь выигрыш? Или я неправильно понимаю сам принцип применения квантовых вычислений в ML?

История, короче, такая. Работал я над одним проектом по моделированию материалов. Сидел, ковырял данные, и тут меня осенило. Мы обычно используем VQE для поиска основного состояния молекул, ну, типа, чтобы энергию посчитать. А что, если применить VQE не к молекулам, а к… графам? Представьте, мы могли бы искать оптимальные пути или кластеры в огромных графах, которые классические алгоритмы просто не тянут. Ну, типа, задаем гамильтониан так, чтобы его основное состояние соответствовало какому-нибудь свойству графа, которое нас интересует. Я тут прогнал пару тестов на небольших графах, и, честно говоря, результаты впечатляют. Это, конечно, только начало, и нужно еще много исследований, но потенциал, кмк, огромен. Кто-нибудь еще пробовал такие нестандартные подходы с вариационными алгоритмами? Очень интересно послушать!

Всем привет! Решил тут попробовать вариационные квантовые алгоритмы (VQE) в деле, а именно для расчета энергии молекул. Выбрал для этого библиотеку PySCF, она вроде как bastante продвинутая и поддерживает интеграцию с квантовыми SDK. Попытался рассчитать энергию простой молекулы H2, ну и потом чуть посложнее — LiH. Процесс, скажу я вам, местами прямо ну очень нетривиальный. Нужно правильно инициализировать гамильтониан, подобрать подходящий анзац (у меня был простой UCC), и тонко настроить классический оптимизатор.

Плюсы:

• Реально дает представление о том, как работают VQE на практике.
• PySCF удобен для химии, много готовых инструментов.
• Можно поиграться с разными оптимизаторами и анзацами.

Минусы:

• Требует хорошего понимания квантовой химии и квантовой физики.
• Результаты пока что очень чувствительны к шумам и ошибкам.
• Настройка оптимизатора — это прямо отдельная песня.

Итого: Инструмент мощный, но порог входа довольно высокий. Для серьезных исследований нужно глубже копать. Но для старта и понимания — отлично подходит. Буду дальше экспериментировать с более сложными системами и другими анзацами.

Всем привет! В последнее время очень много говорят о вариационных квантовых алгоритмах (VQE) как о потенциальном решении для задач химии и материаловедения, которые не под силу классическим компьютерам. Идея использовать гибридный подход когда квантовый компьютер выполняет часть вычислений, а классический — оптимизацию, выглядит очень привлекательно.

Но вот вопрос: насколько VQE действительно близок к практическому применению, учитывая текущие ограничения шумных квантовых компьютеров промежуточного поколения (NISQ)? Стоит ли вкладывать столько сил в их разработку, или это временное решение, которое будет вытеснено более совершенными квантовыми компьютерами?

Все постоянно говорят про вариационные квантовые алгоритмы (VQE), мол, это наше будущее для решения реальных задач, особенно в химии и материаловедении. Идея понятна: гибридный подход, где квантовый компьютер оптимизирует параметры, а классический помогает. Но вот вопрос: насколько этот подход устойчив к шуму и ошибкам на современных, шумных квантовых компьютерах (NISQ)? Мне кажется, что пока VQE больше похож на красивую теорию, чем на рабочий инструмент. Может, я ошибаюсь? Есть ли у кого-то реальный опыт применения VQE для решения практических задач, который бы переубедил меня? Поделитесь!

Ну вот, опять. Уже третий день бьюсь над VQE. Задача вроде бы простая — найти основное состояние молекулы. Использую Qiskit, все по гайдам. Но каждый раз, когда запускаю оптимизатор, он либо зависает, либо выдает какую-то дичь которая вообще не похожа на правду.

Я уже перепробовал разные базисы, разные оптимизаторы, даже схемы гейтов менял. Чувствую себя полным нубом. Кто-нибудь сталкивался с подобным? Может, есть какие-то неочевидные подводные камни в реализации вариационных квантовых алгоритмов?