論文の概要: Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05292v2
• Date: Thu, 20 Aug 2020 14:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 11:10:16.824126
• Title: Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA
• Title（参考訳）: QAOAに適用した制約問題ハミルトニアンに対するクロスエントロピーハイパーパラメータ最適化
• Authors: Christoph Roch, Alexander Impertro, Thomy Phan, Thomas Gabor, Sebastian Feld and Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.11912614360878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid quantum-classical algorithms such as the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) are considered as one of the most encouraging approaches for taking advantage of near-term quantum computers in practical applications. Such algorithms are usually implemented in a variational form, combining a classical optimization method with a quantum machine to find good solutions to an optimization problem. The solution quality of QAOA depends to a high degree on the parameters chosen by the classical optimizer at each iteration. However, the solution landscape of those parameters is highly multi-dimensional and contains many low-quality local optima. In this study we apply a Cross-Entropy method to shape this landscape, which allows the classical optimizer to find better parameter more easily and hence results in an improved performance. We empirically demonstrate that this approach can reach a significant better solution quality for the Knapsack Problem.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) のようなハイブリッド量子古典的アルゴリズムは、近い将来の量子コンピュータを実用化するための最も有望なアプローチの1つであると考えられている。 このようなアルゴリズムは通常変分法で実装され、古典的最適化法と量子機械を組み合わせることで最適化問題のよい解を見つける。 QAOAのソリューションの品質は、各イテレーションで古典的なオプティマイザが選択したパラメータに大きく依存する。 しかし、これらのパラメータの解像は非常に多次元であり、多くの低品質局所最適化を含んでいる。 そこで本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,従来の最適化手法によりパラメータがより容易になり,結果として性能が向上することを示す。 我々は,この手法が Knapsack 問題に対して,優れた解品質に達することを実証的に実証した。

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