論文の概要: Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05275v1
- Date: Mon, 11 May 2020 17:20:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 14:03:19.273048
- Title: Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets
- Title(参考訳): 連続ゲート集合を用いた深部量子最適化アルゴリズムの性能向上
- Authors: Nathan Lacroix, Christoph Hellings, Christian Kraglund Andersen,
Agustin Di Paolo, Ants Remm, Stefania Lazar, Sebastian Krinner, Graham J.
Norris, Mihai Gabureac, Alexandre Blais, Christopher Eichler, Andreas
Wallraff
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.00474212574662
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms are believed to be promising for solving
computationally hard problems and are often comprised of repeated layers of
quantum gates. An example thereof is the quantum approximate optimization
algorithm (QAOA), an approach to solve combinatorial optimization problems on
noisy intermediate-scale quantum (NISQ) systems. Gaining computational power
from QAOA critically relies on the mitigation of errors during the execution of
the algorithm, which for coherence-limited operations is achievable by reducing
the gate count. Here, we demonstrate an improvement of up to a factor of 3 in
algorithmic performance as measured by the success probability, by implementing
a continuous hardware-efficient gate set using superconducting quantum
circuits. This gate set allows us to perform the phase separation step in QAOA
with a single physical gate for each pair of qubits instead of decomposing it
into two C$Z$-gates and single-qubit gates. With this reduced number of
physical gates, which scales with the number of layers employed in the
algorithm, we experimentally investigate the circuit-depth-dependent
performance of QAOA applied to exact-cover problem instances mapped onto three
and seven qubits, using up to a total of 399 operations and up to 9 layers. Our
results demonstrate that the use of continuous gate sets may be a key component
in extending the impact of near-term quantum computers.
- Abstract(参考訳): 変分量子アルゴリズムは計算の難しい問題を解くのに有望であり、しばしば量子ゲートの繰り返し層からなる。
その例として量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)があり、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)システムにおける組合せ最適化問題を解くアプローチである。
qaoaから計算能力を得るには、アルゴリズムの実行中のエラーの軽減が不可欠であり、コヒーレンス制限された演算はゲート数を減らすことで実現可能である。
本稿では、超伝導量子回路を用いた連続的なハードウェア効率のゲートセットを実装することにより、成功確率によって測定されたアルゴリズム性能の最大3倍の改善を示す。
このゲートセットは、2つのc$z$ゲートと1つのキュービットゲートに分解する代わりに、1つの物理ゲートでqaoaの位相分離ステップを実行することができる。
アルゴリズムで使用される層数に比例してスケールする物理ゲート数が減少することにより,最大で399の演算と最大9つの層を用いて,3量子ビットと7量子ビットにマッピングされた完全被覆問題に適用されるqaoaの回路奥行き依存性能を実験的に検証した。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
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