論文の概要: Generating Target Graph Couplings for QAOA from Native Quantum Hardware Couplings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08165v2
• Date: Thu, 12 May 2022 23:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-23 23:33:06.059844
• Title: Generating Target Graph Couplings for QAOA from Native Quantum Hardware Couplings
• Title（参考訳）: ネイティブ量子ハードウェア結合によるQAOAのためのターゲットグラフ結合の生成
• Authors: Joel Rajakumar, Jai Moondra, Bryan Gard, Swati Gupta, and Creston D. Herold
• Abstract要約: 本稿では,Ising型量子スピン系における限定大域制御を用いた任意の対象結合グラフの構築手法を提案する。 本手法は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)をトラップされたイオン量子ハードウェア上に実装することによるものである。 Max-Cut QAOAのノイズシミュレーションにより、我々の実装は標準ゲートベースのコンパイルよりもノイズの影響を受けにくいことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2622301272834524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present methods for constructing any target coupling graph using limited global controls in an Ising-like quantum spin system. Our approach is motivated by implementing the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) on trapped ion quantum hardware to find approximate solutions to Max-Cut. We present a mathematical description of the problem and provide approximately optimal algorithmic constructions that generate arbitrary unweighted coupling graphs with $n$ nodes in $O(n)$ global entangling operations and weighted graphs with $m$ edges in $O(m)$ operations. These upper bounds are not tight in general, and we formulate a mixed-integer program to solve the graph coupling problem to optimality. We perform numeric experiments on small graphs with $n\le8$ and show that optimal sequences, which use fewer operations, can be found using mixed-integer programs. Noisy simulations of Max-Cut QAOA show that our implementation is less susceptible to noise than the standard gate-based compilation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Ising型量子スピン系における限定大域制御を用いた任意の対象結合グラフの構築手法を提案する。 提案手法は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)をトラップされたイオン量子ハードウェア上に実装し、Max-Cutの近似解を求める。 我々は,この問題を数学的に記述し,$n$ノードの任意の非重み付き結合グラフを$oで生成するアルゴリズム構成について述べる。 (n)$Oの$m$エッジを持つグローバルエンタングリング演算と重み付きグラフ (m)$オペレーション。 これらの上限は一般に厳密ではなく、グラフ結合問題を最適に解くために混合整数プログラムを定式化する。 我々は、$n\le8$の小さなグラフ上で数値実験を行い、演算が少ない最適なシーケンスを混合整数プログラムを用いて見つけることができることを示す。 最大カットqaoaのノイズシミュレーションは、標準のゲートベースのコンパイルよりもノイズの影響を受けにくいことを示している。

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