論文の概要: Shortcuts to Quantum Approximate Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10943v3
• Date: Sun, 24 Apr 2022 09:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 22:54:59.384813
• Title: Shortcuts to Quantum Approximate Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムのショートカット
• Authors: Yahui Chai, Yong-Jian Han, Yu-Chun Wu, Ye Li, Menghan Dou, Guo-Ping Guo
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.150418646956503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a quantum-classical hybrid algorithm intending to find the ground state of a target Hamiltonian. Theoretically, QAOA can obtain the approximate solution if the quantum circuit is deep enough. Actually, the performance of QAOA decreases practically if the quantum circuit is deep since near-term devices are not noise-free and the errors caused by noise accumulate as the quantum circuit increases. In order to reduce the depth of quantum circuits, we propose a new ansatz dubbed as "Shortcuts to QAOA" (S-QAOA), S-QAOA provides shortcuts to the ground state of target Hamiltonian by including more two-body interactions and releasing the parameter freedoms. To be specific, besides the existing ZZ interaction in the QAOA ansatz, other two-body interactions are introduced in the S-QAOA ansatz such that the approximate solutions could be obtained with smaller circuit depth. Considering the MaxCut problem and Sherrington-Kirkpatrick (SK) model, numerically computation shows the YY interaction has the best performance. The reason for this might arise from the counterdiabatic effect generated by YY interaction. On top of this, we release the freedom of parameters of two-body interactions, which a priori do not necessarily have to be fully identical, and numerical results show that it is worth paying the extra cost of having more parameter freedom since one has a greater improvement on success rate.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム (quantum approximation optimization algorithm,qaoa) は、対象ハミルトニアンの基底状態を求める量子古典ハイブリッドアルゴリズムである。 理論的には、量子回路が十分に深い場合、QAOAは近似解を得ることができる。 実際、QAOAの性能は、短期デバイスがノイズフリーではなく、量子回路が増加するにつれてノイズによる誤差が蓄積されるため、量子回路が深い場合、実質的に低下する。 量子回路の深さを低減するために、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「ショートカット・トゥ・QAOA」(S-QAOA)と呼ばれる新しいアンサッツを提案する。 具体的には、QAOAアンサッツにおける既存のZZ相互作用に加えて、S-QAOAアンサッツに他の2体相互作用を導入し、回路深さを小さくすることで近似解を得ることができる。 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。 この原因はYY相互作用によって生じる反断熱効果から生じる可能性がある。 さらに,2体相互作用のパラメータの自由を解放し,そのパラメータが必ずしも完全に同一でなくてもよいことを示すとともに,数値的な結果から,成功率の向上によりパラメータ自由度が増大する余分なコストを支払う価値が示された。

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