Application of Langevin Dynamics to Advance the Quantum Natural Gradient Optimization Algorithm
이 논문은 랑주뱅 역학(Langevin dynamics)에서 유도되어 모멘텀을 통합함으로써 국소 최솟값과 평탄한 구간을 더 잘 벗어날 수 있도록 표준 양자 자연 기울기(Quantum Natural Gradient) 방법을 개선한 일반화된 최적화 알고리즘인 Momentum-QNG를 소개하며, 특히 양자 셔리턴-커크패트릭(Sherrington-Kirkpatrick) 모델의 강한 스핀 글래스 영역에서 탁월한 성능을 입증한다.