論文の概要: An investigation of IBM Quantum Computing device performance on
Combinatorial Optimisation Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03638v3
- Date: Fri, 22 Apr 2022 14:45:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 02:19:02.528337
- Title: An investigation of IBM Quantum Computing device performance on
Combinatorial Optimisation Problems
- Title（参考訳）: 組合せ最適化問題におけるIBM量子コンピューティングデバイスの性能に関する研究
- Authors: Maxine T. Khumalo, Hazel A. Chieza, Krupa Prag and Matthew Woolway
- Abstract要約: 本稿では,古典的および量子的最適化アルゴリズムの性能を近似して,トラベリングセールスマン問題(TSP)と二次割り当て問題(QAP)の2つの共通COPを解く。
2つの古典的最適化法であるブランチ・アンド・バウンド (BNB) とシミュレート・アニーリング (SA) を、変分量子固有解法 (VQE) と量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) の2つの量子最適化法と比較した。
以上の結果から,VQEはこれらの指標に対してQAOAよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The intractability of deterministic solutions in solving $\mathcal{NP}$-Hard
Combinatorial Optimisation Problems (COP) is well reported in the literature.
One mechanism for overcoming this difficulty has been the use of efficient COP
non-deterministic approaches. However, with the advent of quantum technology,
these modern devices' potential to overcome this tractability limitation
requires exploration. This paper juxtaposes classical and quantum optimisation
algorithms' performance to solve two common COP, the Travelling Salesman
Problem (TSP) and the Quadratic Assignment Problem (QAP). Two accepted
classical optimisation methods, Branch and Bound (BNB) and Simulated Annealing
(SA), are compared to two quantum optimisation methods, Variational Quantum
Eigensolver (VQE) algorithm and Quantum Approximate Optimisation Algorithm
(QAOA). These algorithms are respectively executed on both classical devices
and IBM's suite of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. We have
encoded the COP problems for the respective technologies and algorithms and
provided the computational encodings for the NISQ devices. Our experimental
results show that current classical devices significantly outperform the
presently available NISQ devices, which agrees and extends with findings in the
literature. Further, we introduce additional performance metrics to better
compare the two approaches concerning computational time, feasibility and
solution quality. Our results show that the VQE performs better than QAOA for
these metrics, and we infer that this is due to the increased number of
operations required. Additionally, we investigate the impact of a new set of
basis gates on the quantum optimisation techniques and show they yield no
notable improvement in the results. Finally, we present the shortcomings of
state-of-the-art NISQ IBM quantum devices and argue for potential future work
and investigation.
- Abstract（参考訳）: 論文では,$\mathcal{NP}$-Hard Combinatorial Optimisation Problems (COP)の解決における決定論的解の抽出可能性について報告する。
この困難を克服する1つのメカニズムは、効率的なCOP非決定論的アプローチを使用することである。
しかし、量子技術の出現に伴い、このトラクタビリティの限界を克服する現代のデバイスの可能性は探索を必要とする。
本稿では,古典的および量子的最適化アルゴリズムの性能を,トラベリングセールスマン問題 (TSP) と擬似アサインメント問題 (QAP) の2つの一般的なCOPを解くために近似する。
2つの古典的最適化手法であるブランチ・アンド・バウンド (BNB) とシミュレート・アニーリング (SA) を、変分量子固有解法 (VQE) と量子近似最適化法 (QAOA) と比較した。
これらのアルゴリズムは、それぞれ古典的なデバイスとIBMのNoisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) デバイスで実行される。
我々は,それぞれの技術やアルゴリズムのCOP問題を符号化し,NISQデバイスに計算エンコーディングを提供した。
実験結果から,現在利用可能なNISQデバイスよりも優れた性能を示し,文献の知見と一致し,拡張していることがわかった。
さらに,計算時間,実現可能性,ソリューション品質に関する2つのアプローチをよりよく比較するために,追加のパフォーマンス指標を導入する。
以上の結果から,vqeはqaoaよりも優れた性能を示すとともに,要求される操作数の増加によるものであると推測した。
さらに,新しい基底ゲートセットが量子最適化技術に与える影響について検討し,その結果に顕著な改善が見られないことを示す。
最後に、最先端のNISQ IBM量子デバイスが抱える欠点を提示し、今後の研究と調査について論じる。
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