論文の概要: Bridging Classical and Quantum with SDP initialized warm-starts for QAOA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14021v3
- Date: Mon, 6 Jun 2022 22:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 08:50:11.136635
- Title: Bridging Classical and Quantum with SDP initialized warm-starts for QAOA
- Title（参考訳）: SDP初期化によるQAOAの古典と量子のブリッジング
- Authors: Reuben Tate, Majid Farhadi, Creston Herold, Greg Mohler, Swati Gupta
- Abstract要約: 本稿では,QAOAをグラフ内のすべての可能なカットの偏重重ね合わせで初期化する,古典的な前処理ステップを紹介する。
我々は、QAOA-Warmと呼ばれるこのQAOAの変種が、トレーニング時間が少なく、低い回路深度で標準QAOAより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.76507354067301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) in the context
of the Max-Cut problem. Near-term (noisy) quantum devices are only able to
(accurately) execute QAOA at low circuit depths while QAOA requires a
relatively high circuit-depth in order to "see" the whole graph. We introduce a
classical pre-processing step that initializes QAOA with a biased superposition
of all possible cuts in the graph, referred to as a warm-start. In particular,
our initialization informs QAOA by a solution to a low-rank semidefinite
programming relaxation of the Max-Cut problem. Our experimental results show
that this variant of QAOA, called QAOA-Warm, is able to outperform standard
QAOA on lower circuit depths with less training time (in the optimization stage
for QAOA's variational parameters). We provide experimental evidence as well as
theoretical intuition on performance of the proposed framework.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)をMax-Cut問題を用いて検討する。
短期(ノイズの多い)量子デバイスは(正確には)低回路深度でのみQAOAを実行することができ、一方QAOAはグラフ全体を見るために比較的高い回路深度を必要とする。
我々は、qaoaを初期化する古典的な前処理ステップを導入し、ウォームスタートと呼ばれるグラフのすべてのカットをバイアス付き重ね合わせします。
特に、この初期化は、Max-Cut問題の低ランク半定値プログラミング緩和に対する解によってQAOAに通知する。
実験の結果,QAOA-Warmと呼ばれるこのQAOAは,トレーニング時間(QAOAの変動パラメータの最適化段階)が低い回路深度で標準QAOAより優れていることがわかった。
提案フレームワークの性能に関する理論的直観と実験的な証拠を提供する。
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