論文の概要: Efficient Classical Computation of Quantum Mean Values for Shallow QAOA Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11151v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 12:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 22:47:51.379996
• Title: Efficient Classical Computation of Quantum Mean Values for Shallow QAOA Circuits
• Title（参考訳）: 浅いqaoa回路における量子平均値の効率的な古典計算
• Authors: Wei-Feng Zhuang, Ya-Nan Pu, Hong-Ze Xu, Xudan Chai, Yanwu Gu, Yunheng Ma, Shahid Qamar, Chen Qian, Peng Qian, Xiao Xiao, Meng-Jun Hu, and Dong E. Liu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.279642278652654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), which is a variational quantum algorithm, aims to give sub-optimal solutions of combinatorial optimization problems. It is widely believed that QAOA has the potential to demonstrate application-level quantum advantages in the noisy intermediate-scale quantum(NISQ) processors with shallow circuit depth. Since the core of QAOA is the computation of expectation values of the problem Hamiltonian, an important practical question is whether we can find an efficient classical algorithm to solve quantum mean value in the case of general shallow quantum circuits. Here, we present a novel graph decomposition based classical algorithm that scales linearly with the number of qubits for the shallow QAOA circuits in most optimization problems except for complete graph case. Numerical tests in Max-cut, graph coloring and Sherrington-Kirkpatrick model problems, compared to the state-of-the-art method, shows orders of magnitude performance improvement. Our results are not only important for the exploration of quantum advantages with QAOA, but also useful for the benchmarking of NISQ processors.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)は、組合せ最適化問題の準最適解を提供することを目的としている。 QAOAは、浅い回路深さを持つノイズの多い中間スケール量子(NISQ)プロセッサにおいて、応用レベルの量子優位性を示す可能性があると広く信じられている。 qaoaの中核は問題ハミルトニアンの期待値の計算であるので、一般的な浅層量子回路の場合、量子平均値を解く効率的な古典的アルゴリズムを見つけることができるかどうかという重要な実用的疑問がある。 本稿では,完全グラフの場合を除くほとんどの最適化問題において,浅いqaoa回路の量子ビット数に線形にスケールする新しいグラフ分解に基づく古典アルゴリズムを提案する。 最大カット, グラフカラー化, シェリントン・カークパトリックモデル問題の数値実験は, 最先端手法と比較して, 桁違いの性能向上を示す。 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。

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