論文の概要: Quantum Approximate Optimization of Non-Planar Graph Problems on a Planar Superconducting Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04197v3
• Date: Sat, 30 Jan 2021 17:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 11:23:10.542089
• Title: Quantum Approximate Optimization of Non-Planar Graph Problems on a Planar Superconducting Processor
• Title（参考訳）: 平面超伝導プロセッサにおける非平面グラフ問題の量子近似最適化
• Authors: Matthew P. Harrigan, Kevin J. Sung, Matthew Neeley, Kevin J. Satzinger, Frank Arute, Kunal Arya, Juan Atalaya, Joseph C. Bardin, Rami Barends, Sergio Boixo, Michael Broughton, Bob B. Buckley, David A. Buell, Brian Burkett, Nicholas Bushnell, Yu Chen, Zijun Chen, Ben Chiaro, Roberto Collins, William Courtney, Sean Demura, Andrew Dunsworth, Daniel Eppens, Austin Fowler, Brooks Foxen, Craig Gidney, Marissa Giustina, Rob Graff, Steve Habegger, Alan Ho, Sabrina Hong, Trent Huang, L. B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Cody Jones, Dvir Kafri, Kostyantyn Kechedzhi, Julian Kelly, Seon Kim, Paul V. Klimov, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, David Landhuis, Pavel Laptev, Mike Lindmark, Martin Leib, Orion Martin, John M. Martinis, Jarrod R. McClean, Matt McEwen, Anthony Megrant, Xiao Mi, Masoud Mohseni, Wojciech Mruczkiewicz, Josh Mutus, Ofer Naaman, Charles Neill, Florian Neukart, Murphy Yuezhen Niu, Thomas E. O'Brien, Bryan O'Gorman, Eric Ostby, Andre Petukhov, Harald Putterman, Chris Quintana, Pedram Roushan, Nicholas C. Rubin, Daniel Sank, Andrea Skolik, Vadim Smelyanskiy, Doug Strain, Michael Streif, Marco Szalay, Amit Vainsencher, Theodore White, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Adam Zalcman, Leo Zhou, Hartmut Neven, Dave Bacon, Erik Lucero, Edward Farhi and Ryan Babbush
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)による最適化問題へのGoogle Sycamore超伝導量子ビットプロセッサの適用を実証する。 初めて回路深度で性能が向上するのを観察した。 この挙動は、ハードウェア接続とは異なるグラフ上の問題を最適化するために、短期量子コンピュータを使用するという課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.928684308464796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate the application of the Google Sycamore superconducting qubit quantum processor to combinatorial optimization problems with the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). Like past QAOA experiments, we study performance for problems defined on the (planar) connectivity graph of our hardware; however, we also apply the QAOA to the Sherrington-Kirkpatrick model and MaxCut, both high dimensional graph problems for which the QAOA requires significant compilation. Experimental scans of the QAOA energy landscape show good agreement with theory across even the largest instances studied (23 qubits) and we are able to perform variational optimization successfully. For problems defined on our hardware graph we obtain an approximation ratio that is independent of problem size and observe, for the first time, that performance increases with circuit depth. For problems requiring compilation, performance decreases with problem size but still provides an advantage over random guessing for circuits involving several thousand gates. This behavior highlights the challenge of using near-term quantum computers to optimize problems on graphs differing from hardware connectivity. As these graphs are more representative of real world instances, our results advocate for more emphasis on such problems in the developing tradition of using the QAOA as a holistic, device-level benchmark of quantum processors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, Google Sycamore 超伝導量子ビットプロセッサの量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) との組合せ最適化問題への応用を実証する。 過去のQAOA実験と同様に、ハードウェアの(平面)接続グラフ上で定義された問題に対する性能について検討するが、QAOAはシェリントン・カークパトリックモデルとマックスキュートにも適用し、どちらもQAOAがかなりのコンパイルを必要とする高次元グラフ問題である。 qaoaエネルギーランドスケープの実験的なスキャンは、調査された最大インスタンス(23量子ビット)でも理論と良い一致を示し、変動最適化をうまく行うことができる。 ハードウェアグラフ上で定義された問題に対して,問題の大きさに依存しない近似比を求め,回路深度で性能が向上するのを初めて観察する。 コンパイルが必要な問題では、問題のサイズによって性能は低下するが、数千ゲートを含む回路のランダムな推測よりも優れている。 この挙動は、ハードウェア接続とは異なるグラフ上の問題を最適化するために、短期量子コンピュータを使用するという課題を強調している。 これらのグラフは実世界のインスタンスに代表的であるため、量子プロセッサの総合的デバイスレベルベンチマークとしてQAOAを使用するという発展途上の伝統において、このような問題にもっと重点を置いている。

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