論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Adaptive Bias Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11946v3
• Date: Tue, 28 Jun 2022 06:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 21:01:27.154109
• Title: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Adaptive Bias Fields
• Title（参考訳）: 適応バイアス場を持つ量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Yunlong Yu, Chenfeng Cao, Carter Dewey, Xiang-Bin Wang, Nic Shannon, Robert Joynt
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、単純な多ビット波動関数を、難解な古典的最適化問題の解を符号化する関数に変換する。 本稿では, 演算子自身を局所場を含むように更新し, 1ステップの最後に測定波動関数からの情報を用いて後段の演算子を改善することにより, QAOAを改良する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.03537866744963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) transforms a simple many-qubit wavefunction into one which encodes a solution to a difficult classical optimization problem. It does this by optimizing the schedule according to which two unitary operators are alternately applied to the qubits. In this paper, the QAOA is modified by updating the operators themselves to include local fields, using information from the measured wavefunction at the end of one iteration step to improve the operators at later steps. It is shown by numerical simulation on MaxCut problems that, for a fixed accuracy, this procedure decreases the runtime of QAOA very substantially. This improvement appears to increase with the problem size. Our method requires essentially the same number of quantum gates per optimization step as the standard QAOA, and no additional measurements. This modified algorithm enhances the prospects for quantum advantage for certain optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、単純な多ビット波動関数を、難しい古典的最適化問題の解を符号化する関数に変換する。 これは、2つのユニタリ演算子がキュービットに交互に適用されるようにスケジュールを最適化することで実現される。 本稿では, 演算子自身を局所場を含むように更新し, 1つの繰り返しステップの最後に測定波動関数からの情報を用いて, 後続のステップで演算子を改善することでQAOAを改良する。 MaxCut問題に関する数値シミュレーションにより、この手順は固定精度でQAOAのランタイムを著しく減少させることを示した。 この改善は問題の大きさによって増加するようだ。 本手法は標準qaoaと同じ最適化ステップの量子ゲート数を本質的に必要とし,追加測定は行わない。 この修正アルゴリズムは、特定の最適化問題に対する量子優位の可能性を高める。

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