論文の概要: A loop Quantum Approximate Optimization Algorithm with Hamiltonian updating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11350v2
• Date: Fri, 24 Sep 2021 01:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 23:13:40.961694
• Title: A loop Quantum Approximate Optimization Algorithm with Hamiltonian updating
• Title（参考訳）: ハミルトニアン更新を用いたループ量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Fang-Gang Duan and Dan-Bo Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ループQAOAと呼ばれる非常に浅い回路を持つ量子近似最適化アルゴリズムを提案する。 浅い回路からの出力をバイアスとして活用する洞察は他の量子アルゴリズムにも応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing noisy-resilience quantum algorithms is indispensable for practical applications on Noisy Intermediate-Scale Quantum~(NISQ) devices. Here we propose a quantum approximate optimization algorithm~(QAOA) with a very shallow circuit, called loop-QAOA, to avoid issues of noises at intermediate depths, while still can be able to exploit the power of quantum computing. The key point is to use outputs of shallow-circuit QAOA as a bias to update the problem Hamiltonian that encodes the solution as the ground state. By iterating a loop between updating the problem Hamiltonian and optimizing the parameterized quantum circuit, the loop-QAOA can gradually transform the problem Hamiltonian to one easy for solving. We demonstrate the loop-QAOA on Max-Cut problems both with and without noises. Compared with the conventional QAOA whose performance will decrease due to noises, the performance of the loop-QAOA can still get better with an increase in the number of loops. The insight of exploiting outputs from shallow circuits as bias may be applied for other quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: ノイズ耐性量子アルゴリズムの設計は、ノイズ中間スケール量子〜(NISQ)デバイス上での実用化には不可欠である。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) と非常に浅い回路であるループqaoaを提案し,中間深さでのノイズ問題を回避するとともに,量子コンピューティングのパワーを活用できることを示す。 鍵となる点は、浅い回路QAOAの出力をバイアスとして、解を基底状態としてエンコードするハミルトニアン問題を更新することである。 問題の更新とパラメータ化量子回路の最適化の間をループを繰り返すことで、ループQAOAは徐々に問題をハミルトニアンに変換して解くことができる。 雑音と雑音の双方で最大カット問題に対するループQAOAを示す。 ノイズにより性能が低下する従来のqaoaと比較して、ループ数の増加とともにループqaoaの性能が向上する可能性がある。 浅い回路からの出力をバイアスとして利用する洞察は他の量子アルゴリズムにも適用できる。

関連論文リスト

• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Trainability Analysis of Quantum Optimization Algorithms from a Bayesian Lens [2.9356265132808024]
  雑音のないQAOA回路の深さが$tildemathtlog nright)$を効率よく訓練できることを示す。 この結果は、ノイズの多い中間スケール量子時代における量子アルゴリズムの理論的性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T02:56:28Z)
• Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
  量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。 量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
• Shuffle-QUDIO: accelerate distributed VQE with trainability enhancement and measurement reduction [77.97248520278123]
  本稿では,量子分散最適化におけるシャッフル演算を局所ハミルトニアンに組み込むためのShuffle-QUDIOを提案する。 QUDIOと比較して、Shuffle-QUDIOは量子プロセッサ間の通信周波数を著しく低減し、同時にトレーニング性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T06:51:20Z)
• Limitations of variational quantum algorithms: a quantum optimal transport approach [11.202435939275675]
  我々は、ノイズとノイズレスの両体制において、標準NISQ提案の極めて厳密な境界を得る。 境界は、QAOAのような両方の回路モデルアルゴリズムと、量子アニールのような連続時間アルゴリズムの性能を制限する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T13:58:44Z)
• Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
  我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。 問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。 これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z)
• Efficient Classical Computation of Quantum Mean Values for Shallow QAOA Circuits [15.279642278652654]
  浅いQAOA回路の量子ビット数と線形にスケールするグラフ分解に基づく古典的アルゴリズムを提案する。 我々の結果は、QAOAによる量子アドバンテージの探索だけでなく、NISQプロセッサのベンチマークにも有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T12:41:31Z)
• Shortcuts to Quantum Approximate Optimization Algorithm [2.150418646956503]
  我々は「QAOAへのショートカット」(S-QAOA)と呼ばれる新しいアンサッツを提案する。 S-QAOAは、2体相互作用を多く含み、パラメータ自由を解放することで、ターゲットハミルトン状態へのショートカットを提供する。 MaxCut問題とSherrington-Kirkpatrick(SK)モデルを考えると、YY相互作用が最高の性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T02:24:19Z)
• Optimization and Noise Analysis of the Quantum Algorithm for Solving One-Dimensional Poisson Equation [17.65730040410185]
  一次元ポアソン方程式を解くための効率的な量子アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムをさらに発展させ、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける実際の応用に近づける。 我々は、IBM Qiskitツールキットを用いて、実量子デバイスに存在する一般的なノイズがアルゴリズムに与える影響を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T09:44:41Z)
• An Algebraic Quantum Circuit Compression Algorithm for Hamiltonian Simulation [55.41644538483948]
  現在の世代のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)は、チップサイズとエラー率に大きく制限されている。 我々は、自由フェルミオンとして知られる特定のスピンハミルトニアンをシミュレーションするために、量子回路を効率よく圧縮するために局所化回路変換を導出する。 提案した数値回路圧縮アルゴリズムは、後方安定に動作し、$mathcalO(103)$スピンを超える回路合成を可能にするスピンの数で3次スケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T19:38:03Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。