論文の概要: Globally optimizing QAOA circuit depth for constrained optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03281v1
• Date: Fri, 6 Aug 2021 19:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 04:56:48.809178
• Title: Globally optimizing QAOA circuit depth for constrained optimization problems
• Title（参考訳）: 制約最適化問題に対するQAOA回路深さのグローバル最適化
• Authors: Rebekah Herrman, Lorna Treffert, James Ostrowski, Phillip C. Lotshaw, Travis S. Humble, George Siopsis
• Abstract要約: 我々は、最適化問題における$n$-variable monomialsを、より少ない変数におけるmonomialsを持つ等価なインスタンスに還元するグローバル変数置換法を開発した。 量子近似最適化アルゴリズムを用いて、削減された問題を解くために必要な最適量子回路深さを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2609784101826761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a global variable substitution method that reduces $n$-variable monomials in combinatorial optimization problems to equivalent instances with monomials in fewer variables. We apply this technique to $3$-SAT and analyze the optimal quantum circuit depth needed to solve the reduced problem using the quantum approximate optimization algorithm. For benchmark $3$-SAT problems, we find that the upper bound of the circuit depth is smaller when the problem is formulated as a product and uses the substitution method to decompose gates than when the problem is written in the linear formulation, which requires no decomposition.
• Abstract（参考訳）: 我々は、組合せ最適化問題におけるn$-variable monomialsを、より少ない変数のmonomialsを持つ等価インスタンスに還元する大域変数置換法を開発した。 この手法を$3$-SAT に適用し,量子近似最適化アルゴリズムを用いて低減した問題を解くために必要な最適量子回路深さを解析する。 ベンチマーク3ドルのsat問題では、問題を積として定式化した場合、回路の深さの上限が小さいことが分かり、分解を必要としない線形定式化で問題を記述する場合よりも、置換法を用いてゲートを分解する。

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