論文の概要: Classically optimal variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17065v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 13:33:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 01:08:16.637424
• Title: Classically optimal variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 古典的最適変分量子アルゴリズム
• Authors: Jonathan Wurtz and Peter Love
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、NISQコンピュータ上での実装に適している。 このレターでは、VQAの暗黙的なステップを拡張します。古典的なプリ計算サブルーチンは、古典的なアルゴリズムを非自明に使用して、問題インスタンス固有の変動量子回路を単純化、変換、特定することができます。
• 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: Hybrid quantum-classical algorithms, such as variational quantum algorithms (VQA), are suitable for implementation on NISQ computers. In this Letter we expand an implicit step of VQAs: the classical pre-computation subroutine which can non-trivially use classical algorithms to simplify, transform, or specify problem instance-specific variational quantum circuits. In VQA there is a trade-off between quality of solution and difficulty of circuit construction and optimization. In one extreme, we find VQA for MAXCUT which are exact, but circuit design or variational optimization is NP-HARD. At the other extreme are low depth VQA, such as QAOA, with tractable circuit construction and optimization but poor approximation ratios. Combining these two we define the Spanning Tree QAOA (ST-QAOA) to solve MAXCUT, which uses an ansatz whose structure is derived from an approximate classical solution and achieves the same performance guarantee as the classical algorithm and hence can outperform QAOA at low depth. In general, we propose integrating these classical pre-computation subroutines into VQA to improve heuristic or guaranteed performance.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、NISQコンピュータ上での実装に適している。 このレターでは、vqaの暗黙のステップを拡張する: 古典的なプリコンピューティングサブルーチンは、問題インスタンス固有の変分量子回路を単純化、変換、指定するために、古典的なアルゴリズムを非自明に使用できる。 VQAでは、解の質と回路構築と最適化の難しさの間にトレードオフがある。 極端に言えば、MAXCUTのVQAは正確であるが、回路設計や変分最適化はNP-HARDである。 他方の極端にはQAOAのような低深さのVQAがあり、回路の構成と最適化は可能であるが近似比は低い。 この2つを組み合わせることで、スパンディングツリーqaoa (st-qaoa) を定義し、maxcut を解く。これは、構造が近似古典解から導出され、古典アルゴリズムと同じ性能保証を達成し、したがって低深さでqaoaを上回ることができる ansatz を用いる。 一般に、これらの古典的なプリ計算サブルーチンをVQAに統合し、ヒューリスティックまたは保証性能を改善することを提案する。

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