論文の概要: Space-efficient binary optimization for variational computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07309v1
• Date: Tue, 15 Sep 2020 18:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 04:17:42.712265
• Title: Space-efficient binary optimization for variational computing
• Title（参考訳）: 変分計算のための空間効率二元最適化
• Authors: Adam Glos and Aleksandra Krawiec and Zolt\'an Zimbor\'as
• Abstract要約: 本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers it is crucial to design quantum algorithms which do not require many qubits or deep circuits. Unfortunately, the most well-known quantum algorithms are too demanding to be run on currently available quantum devices. Moreover, even the state-of-the-art algorithms developed for the NISQ era often suffer from high space complexity requirements for particular problem classes. In this paper, we show that it is possible to greatly reduce the number of qubits needed for the Traveling Salesman Problem (TSP), a paradigmatic optimization task, at the cost of having deeper variational circuits. While the focus is on this particular problem, we claim that the approach can be generalized for other problems where the standard bit-encoding is highly inefficient. Finally, we also propose encoding schemes which smoothly interpolate between the qubit-efficient and the circuit depth-efficient models. All the proposed encodings remain efficient to implement within the Quantum Approximate Optimization Algorithm framework.
• Abstract（参考訳）: 雑音中間スケール量子(NISQ)コンピュータの時代には、多くの量子ビットや深い回路を必要としない量子アルゴリズムを設計することが不可欠である。 残念なことに、最もよく知られた量子アルゴリズムは、現在利用可能な量子デバイス上で動くように要求されている。 さらに、NISQ時代に開発された最先端のアルゴリズムでさえ、特定の問題クラスに対する高い空間複雑性の要求に悩まされることが多い。 本稿では,パラダイム最適化タスクであるトラベルセールスマン問題(tsp)に必要な量子ビット数を,より深い変動回路を持つコストで大幅に削減できることを示す。 この問題に焦点が当てられているが、標準的なビットエンコーディングが極めて非効率な他の問題に対して、このアプローチは一般化できると主張している。 最後に、量子ビット効率モデルと回路深度効率モデルの間をスムーズに補間する符号化方式を提案する。 提案するエンコーディングはすべて、量子近似最適化アルゴリズムフレームワークで実装するのが効率的である。

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