論文の概要: Genetic optimization of quantum annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03185v2
- Date: Tue, 30 Nov 2021 18:46:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 05:06:29.006735
- Title: Genetic optimization of quantum annealing
- Title（参考訳）: 量子アニールの遺伝的最適化
- Authors: Pratibha Raghupati Hegde, Gianluca Passarelli, Annarita Scocco,
Procolo Lucignano
- Abstract要約: 本稿では,量子アニールの性能向上のための遺伝的アルゴリズムに基づく数値計算手法を提案する。
また,実際に実現可能な$k$ローカル最適運転演算子を演算することで,アベイティティへのショートカットを探索する。
- 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: The study of optimal control of quantum annealing by modulating the pace of
evolution and by introducing a counterdiabatic potential has gained significant
attention in recent times. In this work, we present a numerical approach based
on genetic algorithms to improve the performance of quantum annealing, which
evades the Landau-Zener transitions to navigate to the ground state of the
final Hamiltonian with high probability. We optimize the annealing schedules
starting from polynomial ansatz by treating their coefficients as chromosomes
of the genetic algorithm. We also explore shortcuts to adiabaticity by
computing a practically feasible $k$-local optimal driving operator, showing
that even for $k=1$ we achieve substantial improvement of the fidelity over the
standard annealing solution. With these genetically optimized annealing
schedules and/or optimal driving operators, we are able to perform quantum
annealing in relatively short time-scales and with larger fidelity compared to
traditional approaches.
- Abstract（参考訳）: 量子アニーリングの最適制御に関する研究は、進化のペースを調節し、反断熱ポテンシャルを導入することで近年注目されている。
本研究では,ランダウ・ツェナー遷移を回避し,高確率で最終ハミルトニアンの基底状態へナビゲートする量子アニーリングの性能を向上させるために,遺伝的アルゴリズムに基づく数値的手法を提案する。
遺伝的アルゴリズムの染色体としてそれらの係数を扱い,多項式アンザッツから始まるアニーリングスケジュールを最適化する。
また,現実的に実現可能な$k$ローカル最適運転演算子を演算することで,断熱性へのショートカットを探索し,標準的なアニール解に対する忠実性を大幅に向上させることを示す。
これらの遺伝的に最適化されたアニーリングスケジュールおよび/または最適な駆動演算子により、従来のアプローチに比べて比較的短い時間スケールで量子アニーリングを行うことができる。
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