論文の概要: Divide and Conquer for Combinatorial Optimization and Distributed Quantum Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07532v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 16:41:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:35:36.605116
• Title: Divide and Conquer for Combinatorial Optimization and Distributed Quantum Computation
• Title（参考訳）: 組合せ最適化と分散量子計算のための分割と克服
• Authors: Teague Tomesh, Zain H. Saleem, Michael A. Perlin, Pranav Gokhale, Martin Suchara, Margaret Martonosi
• Abstract要約: 本稿では、大規模最適化問題を分散量子アーキテクチャにマッピングするハイブリッド変分法である量子除算法(QDCA)を紹介する。 これはグラフ分割と量子回路切断の組み合わせによって達成される。 我々は、最大独立集合問題のインスタンス上でQDCAをシミュレートし、類似の古典的アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを確かめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8221353389253676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling the size of monolithic quantum computer systems is a difficult task. As the number of qubits within a device increases, a number of factors contribute to decreases in yield and performance. To meet this challenge, distributed architectures composed of many networked quantum computers have been proposed as a viable path to scalability. Such systems will need algorithms and compilers that are tailored to their distributed architectures. In this work we introduce the Quantum Divide and Conquer Algorithm (QDCA), a hybrid variational approach to mapping large combinatorial optimization problems onto distributed quantum architectures. This is achieved through the combined use of graph partitioning and quantum circuit cutting. The QDCA, an example of application-compiler co-design, alters the structure of the variational ansatz to tame the exponential compilation overhead incurred by quantum circuit cutting. The result of this cross-layer co-design is a highly flexible algorithm which can be tuned to the amount of classical or quantum computational resources that are available, and can be applied to both near- and long-term distributed quantum architectures. We simulate the QDCA on instances of the Maximum Independent Set problem and find that it is able to outperform similar classical algorithms. We also evaluate an 8-qubit QDCA ansatz on a superconducting quantum computer and show that circuit cutting can help to mitigate the effects of noise. Our work demonstrates how many small-scale quantum computers can work together to solve problems $85\%$ larger than their own qubit count, motivating the development and potential of large-scale distributed quantum computing.
• Abstract（参考訳）: モノリシックな量子コンピュータシステムのサイズをスケールするのは難しい作業です。 デバイス内の量子ビット数が増加するにつれて、多くの要因が収量と性能の低下に寄与する。 この課題に対処するため、ネットワーク化された多くの量子コンピュータからなる分散アーキテクチャが拡張性への有効な経路として提案されている。 このようなシステムには、分散アーキテクチャに適したアルゴリズムとコンパイラが必要です。 本稿では,大規模組合せ最適化問題を分散量子アーキテクチャにマッピングするハイブリッド変分法であるquantum divide and conquer algorithm (qdca)を提案する。 これはグラフ分割と量子回路切断の組み合わせによって達成される。 アプリケーションコンパイラ共設計の例であるqdcaは、変分アンサッツの構造を変更し、量子回路切断によって生じる指数的コンパイルオーバーヘッドを和らげる。 このクロスレイヤー共設計の結果は、利用可能な古典的あるいは量子的な計算資源の量に合わせて調整できる非常に柔軟なアルゴリズムであり、近距離および長期の分散量子アーキテクチャにも適用できる。 我々は、最大独立集合問題のインスタンス上でQDCAをシミュレートし、類似の古典的アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを確かめる。 また、超伝導量子コンピュータ上での8量子QDCAアンサッツの評価を行い、回路切断がノイズの影響を緩和することを示す。 我々の研究は、大規模な分散量子コンピューティングの発展とポテンシャルを動機付け、量子ビット数よりも85 %$の問題を解くために、いかに小さな量子コンピュータが協力できるかを実証している。

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