論文の概要: Mixer-Phaser Ans\"atze for Quantum Optimization with Hard Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06651v2
- Date: Thu, 24 Feb 2022 16:40:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-22 11:28:04.660238
- Title: Mixer-Phaser Ans\"atze for Quantum Optimization with Hard Constraints
- Title（参考訳）: ハード制約付き量子最適化のためのミキサー・フェイザーans\"atze
- Authors: Ryan LaRose, Eleanor Rieffel and Davide Venturelli
- Abstract要約: パラメタライズド・サーキット・アンス・アットーを導入し,その性能を標準的な量子交互演算子・アンザッツ法と比較した数値実験の結果を示す。
アンスアッツはQAOAの混合と相分離にインスパイアされ、また高温超伝導量子プロセッサ上での動作を目的としたコンパイルの考慮によって動機付けられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.011960004698409
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce multiple parametrized circuit ans\"atze and present the results
of a numerical study comparing their performance with a standard Quantum
Alternating Operator Ansatz approach. The ans\"atze are inspired by mixing and
phase separation in the QAOA, and also motivated by compilation considerations
with the aim of running on near-term superconducting quantum processors. The
methods are tested on random instances of a weighted quadratic binary
constrained optimization problem that is fully connected for which the space of
feasible solutions has constant Hamming weight. For the parameter setting
strategies and evaluation metric used, the average performance achieved by the
QAOA is effectively matched by the one obtained by a "mixer-phaser" ansatz that
can be compiled in less than half-depth of standard QAOA on most
superconducting qubit processors.
- Abstract（参考訳）: マルチパラメタライズド回路 ans\atze を導入し,その性能を標準的な量子交互演算子 Ansatz 法と比較した数値実験の結果を示す。
The ans\"atze are inspired by mixing and phase separation in the QAOA, and also motivated by compilation considerations with the aim of running on near-term superconducting quantum processors. The methods are tested on random instances of a weighted quadratic binary constrained optimization problem that is fully connected for which the space of feasible solutions has constant Hamming weight. For the parameter setting strategies and evaluation metric used, the average performance achieved by the QAOA is effectively matched by the one obtained by a "mixer-phaser" ansatz that can be compiled in less than half-depth of standard QAOA on most superconducting qubit processors.
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