論文の概要: Digitized-counterdiabatic quantum approximate optimization algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02789v3
• Date: Fri, 4 Mar 2022 12:24:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 06:32:01.858643
• Title: Digitized-counterdiabatic quantum approximate optimization algorithm
• Title（参考訳）: Digitized-counterdiabatic 量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: P. Chandarana, N. N. Hegade, K. Paul, F. Albarr\'an-Arriagada, E. Solano, A. del Campo, Xi Chen
• Abstract要約: そこで本研究では, 短絡を用いて拡張したQAOAのディジタル化バージョンを提案する。 我々は,Isingモデル,古典最適化問題,P-スピンモデルにディジタルカウンセバティックQAOAを適用し,すべての場合において標準QAOAより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0638256603183054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) has proved to be an effective classical-quantum algorithm serving multiple purposes, from solving combinatorial optimization problems to finding the ground state of many-body quantum systems. Since QAOA is an ansatz-dependent algorithm, there is always a need to design ansatz for better optimization. To this end, we propose a digitized version of QAOA enhanced via the use of shortcuts to adiabaticity. Specifically, we use a counterdiabatic (CD) driving term to design a better ansatz, along with the Hamiltonian and mixing terms, enhancing the global performance. We apply our digitized-counterdiabatic QAOA to Ising models, classical optimization problems, and the P-spin model, demonstrating that it outperforms standard QAOA in all cases we study.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、組合せ最適化問題の解法から多体量子システムの基底状態の発見に至るまで、複数の目的のために有効な古典量子アルゴリズムであることが証明されている。 qaoa は ansatz に依存したアルゴリズムであるため、より良い最適化のために ansatz を設計する必要は常にある。 そこで本論文では, 短絡を用いて拡張したQAOAのディジタル化バージョンを提案する。 具体的には、より良いアンザッツを設計するための反断熱(CD)駆動項と、ハミルトン項と混合項を用いて、グローバルなパフォーマンスを向上する。 我々は,Isingモデル,古典最適化問題,P-スピンモデルにディジタルカウンセバティックQAOAを適用し,研究のすべてのケースにおいて標準QAOAよりも優れていることを示す。

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