論文の概要: Filtering variational quantum algorithms for combinatorial optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10055v3
• Date: Thu, 10 Feb 2022 18:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 08:26:11.776315
• Title: Filtering variational quantum algorithms for combinatorial optimization
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のためのフィルタリング変分量子アルゴリズム
• Authors: David Amaro, Carlo Modica, Matthias Rosenkranz, Mattia Fiorentini, Marcello Benedetti, Michael Lubasch
• Abstract要約: 本稿では、フィルタ演算子を用いて最適解への高速で信頼性の高い収束を実現する変分量子固有解法(F-VQE)を提案する。 また、量子コンピュータに必要な量子ビット数を減らすために因果錐を用いる方法についても検討する。
• 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: Current gate-based quantum computers have the potential to provide a computational advantage if algorithms use quantum hardware efficiently. To make combinatorial optimization more efficient, we introduce the Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) which utilizes filtering operators to achieve faster and more reliable convergence to the optimal solution. Additionally we explore the use of causal cones to reduce the number of qubits required on a quantum computer. Using random weighted MaxCut problems, we numerically analyze our methods and show that they perform better than the original VQE algorithm and the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). We also demonstrate the experimental feasibility of our algorithms on a Honeywell trapped-ion quantum processor.
• Abstract（参考訳）: 現在のゲートベースの量子コンピュータは、アルゴリズムが量子ハードウェアを効率的に使用する場合、計算上の利点を提供する可能性がある。 組合せ最適化をより効率的にするために,フィルタ演算子を用いて最適解への高速で信頼性の高い収束を実現するフィルタ変分量子固有解器(F-VQE)を提案する。 さらに,量子コンピュータに必要な量子ビット数を削減するために因果円錐を用いる方法を検討する。 ランダム重み付きMaxCut問題を用いて,本手法を数値解析し,元のVQEアルゴリズムや量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)よりも優れた性能を示すことを示す。 また,ハネウェルトラップイオン量子プロセッサ上でのアルゴリズムの実験的実現可能性を示す。

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