論文の概要: Efficiently Solve the Max-cut Problem via a Quantum Qubit Rotation Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08016v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 11:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 20:56:32.008093
• Title: Efficiently Solve the Max-cut Problem via a Quantum Qubit Rotation Algorithm
• Title（参考訳）: 量子量子ビット回転アルゴリズムによる最大カット問題の解法
• Authors: Xin Wang
• Abstract要約: 我々はQQRA(Quantum Qubit Rotation Algorithm)という単純なアルゴリズムを導入する。 最大カット問題の近似解は 1 に近い確率で得られる。 我々は、よく知られた量子近似最適化アルゴリズムと古典的なゲーマン・ウィリアムソンアルゴリズムと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.581898299650999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Optimizing parameterized quantum circuits promises efficient use of near-term quantum computers to achieve the potential quantum advantage. However, there is a notorious tradeoff between the expressibility and trainability of the parameter ansatz. We find that in combinatorial optimization problems, since the solutions are described by bit strings, one can trade the expressiveness of the ansatz for high trainability. To be specific, by focusing on the max-cut problem we introduce a simple yet efficient algorithm named Quantum Qubit Rotation Algorithm (QQRA). The quantum circuits are comprised with single-qubit rotation gates implementing on each qubit. The rotation angles of the gates can be trained free of barren plateaus. Thus, the approximate solution of the max-cut problem can be obtained with probability close to 1. To illustrate the effectiveness of QQRA, we compare it with the well known quantum approximate optimization algorithm and the classical Goemans-Williamson algorithm.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路の最適化は、潜在的量子優位性を達成するために、短期量子コンピュータの効率的な利用を約束する。 しかし、パラメータ ansatz の表現可能性とトレーサビリティの間には、悪名高いトレードオフがある。 組合せ最適化問題(in combinatorial optimization problem)は、解がビット文字列によって記述されるので、アンサッツの表現性と高い訓練性とを交換することができる。 具体的には、最大カット問題に焦点を当てて、量子量子量子ビット回転アルゴリズム(qqra)と呼ばれる単純で効率的なアルゴリズムを導入する。 量子回路は、各量子ビットに実装される単一量子ビット回転ゲートで構成される。 ゲートの回転角は不毛の台地を含まないで訓練することができる。 これにより、マックスカット問題の近似解を1に近い確率で得ることができる。 QQRAの有効性を説明するために、よく知られた量子近似最適化アルゴリズムと古典的なゲーマン・ウィリアムソンアルゴリズムを比較した。

関連論文リスト

• Qubit-efficient quantum combinatorial optimization solver [0.0]
  そこで我々は,候補ビット解をより少ない量子ビットの絡み合った波動関数にマッピングすることで,制限を克服する量子ビット効率のアルゴリズムを開発した。 このアプローチは、短期的な中間スケールと将来のフォールトトレラントな小規模量子デバイスに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T11:02:13Z)
• NISQ-compatible approximate quantum algorithm for unconstrained and constrained discrete optimization [0.0]
  本稿では,振幅符号化を用いたハードウェア効率の高い回路に対する近似勾配型量子アルゴリズムを提案する。 目的関数にペナルティ項を加えることなく, 単純な線形制約を回路に直接組み込むことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:17:57Z)
• Parallel circuit implementation of variational quantum algorithms [0.0]
  本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)の量子回路を分割し,並列トレーニングと実行を可能にする手法を提案する。 本稿では,この問題からの固有構造を同定可能な最適化問題に適用する。 我々は,本手法がより大きな問題に対処できるだけでなく,1つのスライスのみを用いてパラメータをトレーニングしながら,完全なVQAモデルを実行することもできることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T12:52:29Z)
• 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)
• Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
  Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。 我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。 絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:32:36Z)
• Twisted hybrid algorithms for combinatorial optimization [68.8204255655161]
  提案されたハイブリッドアルゴリズムは、コスト関数をハミルトニアン問題にエンコードし、回路の複雑さの低い一連の状態によってエネルギーを最適化する。 レベル$p=2,ldots, 6$の場合、予想される近似比をほぼ維持しながら、レベル$p$を1に減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:47:16Z)
• Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
  3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。 本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。 提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Filtering variational quantum algorithms for combinatorial optimization [0.0]
  本稿では、フィルタ演算子を用いて最適解への高速で信頼性の高い収束を実現する変分量子固有解法(F-VQE)を提案する。 また、量子コンピュータに必要な量子ビット数を減らすために因果錐を用いる方法についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T11:07:33Z)
• Quantum mean value approximator for hard integer value problems [19.4417702222583]
  正確な予想よりも近似を用いることで、最適化を大幅に改善できることを示す。 効率的な古典的サンプリングアルゴリズムとともに、極小ゲート数を持つ量子アルゴリズムは、一般的な整数値問題の効率を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T13:03:52Z)
• 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。