Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Quantum Algorithms for Euclidean Discrepancy and Covariate-Balancing

論文の概要: Variational Quantum Algorithms for Euclidean Discrepancy and Covariate-Balancing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09090v1
Date: Tue, 16 Mar 2021 14:13:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-07 23:31:39.828603
Title: Variational Quantum Algorithms for Euclidean Discrepancy and Covariate-Balancing
Title（参考訳）: ユークリッド偏差と共変量バランスのための変分量子アルゴリズム
Authors: Ji\v{r}\'i Lebl, Asif Shakeel
Abstract要約: アルゴリズム的不一致理論は、集合における色の不均衡の所定の尺度を最小化する集合の二つの色付けを見つけるための効率的なアルゴリズムを求める。我々はこれらの問題を量子イジングモデルとして捉え、変分量子アルゴリズム(VQA)が特に有用である。
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: Algorithmic discrepancy theory seeks efficient algorithms to find those two-colorings of a set that minimize a given measure of coloring imbalance in the set, its {\it discrepancy}. The {\it Euclidean discrepancy} problem and the problem of balancing covariates in randomized trials have efficient randomized algorithms based on the Gram-Schmidt walk (GSW). We frame these problems as quantum Ising models, for which variational quantum algorithms (VQA) are particularly useful. Simulating an example of covariate-balancing on an IBM quantum simulator, we find that the variational quantum eigensolver (VQE) and the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) yield results comparable to the GSW algorithm.
Abstract（参考訳）: アルゴリズム的不一致理論(英語版)は、集合における彩色の不均衡を最小化する集合の二つの色付けを見つけるための効率的なアルゴリズムを求める。ランダム化試験におけるユークリッド差分問題と共変量のバランスの問題は、Gram-Schmidt walk (GSW) に基づく効率的なランダム化アルゴリズムを持つ。我々はこれらの問題を量子イジングモデルとして捉え、変分量子アルゴリズム(VQA)が特に有用である。 ibm量子シミュレータ上でコヴァリエートバランスの例をシミュレーションした結果、変分量子固有解法(vqe)と量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)はgswアルゴリズムに匹敵する結果が得られることがわかった。

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