論文の概要: Enhancing VQE Convergence for Optimization Problems with
Problem-specific Parameterized Quantum Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05643v3
- Date: Thu, 28 Dec 2023 11:46:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-30 00:04:55.708069
- Title: Enhancing VQE Convergence for Optimization Problems with
Problem-specific Parameterized Quantum Circuits
- Title（参考訳）: 問題固有パラメータ化量子回路を用いた最適化問題に対するVQE収束の強化
- Authors: Atsushi Matsuo, Yudai Suzuki, Ikko Hamamura, Shigeru Yamashita
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムは、短期量子デバイスでの可能性に注目されている。
VQEアルゴリズムでは、パラメータ化量子回路(PQC)を用いて量子状態を作成し、与えられたハミルトンの期待値を計算する。
本研究では,問題制約を組み込んだPQCを動的に生成することにより,最適化問題に適したPQCを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm is gaining interest for
its potential use in near-term quantum devices. In the VQE algorithm,
parameterized quantum circuits (PQCs) are employed to prepare quantum states,
which are then utilized to compute the expectation value of a given
Hamiltonian. Designing efficient PQCs is crucial for improving convergence
speed. In this study, we introduce problem-specific PQCs tailored for
optimization problems by dynamically generating PQCs that incorporate problem
constraints. This approach reduces a search space by focusing on unitary
transformations that benefit the VQE algorithm, and accelerate convergence. Our
experimental results demonstrate that the convergence speed of our proposed
PQCs outperforms state-of-the-art PQCs, highlighting the potential of
problem-specific PQCs in optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムは、短期量子デバイスでの可能性に関心を寄せている。
vqeアルゴリズムでは、パラメータ化された量子回路(pqcs)を用いて量子状態を作成し、与えられたハミルトニアンの期待値を計算する。
効率的なPQCの設計は収束速度の向上に不可欠である。
本研究では,問題制約を含むPQCを動的に生成することにより,最適化問題に適したPQCを提案する。
このアプローチは、VQEアルゴリズムの恩恵を受けるユニタリ変換に着目し、収束を加速することによって、探索空間を縮小する。
実験の結果,提案したPQCの収束速度は最先端のPQCよりも優れており,最適化問題における問題固有のPQCの可能性が示された。
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