論文の概要: Modeling Linear Inequality Constraints in Quadratic Binary Optimization
for Variational Quantum Eigensolver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13245v3
- Date: Wed, 25 Nov 2020 23:03:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 04:41:45.396018
- Title: Modeling Linear Inequality Constraints in Quadratic Binary Optimization
for Variational Quantum Eigensolver
- Title（参考訳）: 変分量子固有解器の二次二項最適化における線形不等式制約のモデル化
- Authors: Miguel Paredes Quinones and Catarina Junqueira
- Abstract要約: 本稿では, 変分量子固有解法における配向型変分形式の利用について紹介する。
通常、いくつかの最適化問題に現れる4つの制約がモデル化されている。
提案手法の主な利点は、変分形式のパラメータの数が一定であることである。
- 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: This paper introduces the use of tailored variational forms for variational
quantum eigensolver that have properties of representing certain constraints on
the search domain of a linear constrained quadratic binary optimization problem
solution. Four constraints that usually appear in several optimization problems
are modeled. The main advantage of the proposed methodology is that the number
of parameters on the variational form remain constant and depend on the number
of variables that appear on the constraints. Moreover, this variational form
always produces feasible solutions for the represented constraints differing
from penalization techniques commonly used to translate constrained problems
into unconstrained one. The methodology is implemented in a real quantum
computer for two known optimization problems: the Facility Location Problem and
the Set Packing Problem. The results obtained for this two problems with VQE
using 2-Local variational form and a general QAOA implementation are compared,
and indicate that less quantum gates and parameters were used, leading to a
faster convergence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,線形制約2次最適化問題の解の探索領域における特定の制約を表現する性質を持つ変分量子固有解法について,修正された変分形式を用いることを提案する。
最適化問題で通常現れる4つの制約はモデル化される。
提案手法の主な利点は、変分形式のパラメータの数が一定であり、制約に現れる変数の数に依存することである。
さらに、この変分形式は、制約のある問題を制約のない問題に変換するのに使われるペナリゼーション技法とは異なる表現された制約に対して、常に実現可能な解を与える。
この手法は、施設配置問題とセットパッケージ問題という2つの既知の最適化問題に対して、実際の量子コンピュータで実装されている。
2局所変分形式と一般QAOA実装を用いたVQEの2つの問題に対して得られた結果は、量子ゲートとパラメータが少ないことを示し、より高速な収束をもたらす。
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