論文の概要: Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00790v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 18:21:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 09:48:25.756164
• Title: Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization
• Title（参考訳）: Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization
• Authors: Narendra N. Hegade, Xi Chen, Enrique Solano
• Abstract要約: 本稿では,一般Isingスピングラスモデルに対して,デジタルダイアバティック量子最適化(DCQO)を提案する。 これは、非確率的カウンターダイアバティック項の追加によって触媒されるアディバティック量子アルゴリズムのデジタル化によって達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.336065967298193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose digitized-counterdiabatic quantum optimization (DCQO) to achieve polynomial enhancement over adiabatic quantum optimization for the general Ising spin-glass model, which includes the whole class of combinatorial optimization problems. This is accomplished via the digitization of adiabatic quantum algorithms that are catalysed by the addition of non-stoquastic counterdiabatic terms. The latter are suitably chosen, not only for escaping classical simulability, but also for speeding up the performance. Finding the ground state of a general Ising spin-glass Hamiltonian is used to illustrate that the inclusion of k-local non-stoquastic counterdiabatic terms can always outperform the traditional adiabatic quantum optimization with stoquastic Hamiltonians. In particular, we show that a polynomial enhancement in the ground-state success probability can be achieved for a finite-time evolution, even with the simplest 2-local counterdiabatic terms. Furthermore, the considered digitization process, within the gate-based quantum computing paradigm, provides the flexibility to introduce arbitrary non-stoquastic interactions. Along these lines, using our proposed paradigm on current NISQ computers, quantum speed-up may be reached to find approximate solutions for NP-complete and NP-hard optimization problems. We expect DCQO to become a fast-lane paradigm towards quantum advantage in the NISQ era.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,全組合せ最適化問題を含む一般イジングスピングラスモデルにおいて,アダイアバティック量子最適化よりも多項式拡張を実現するために,数値化カウンタダイアバティック量子最適化(dcqo)を提案する。 これは非古典的対断語項の追加によって触媒される断熱量子アルゴリズムのデジタル化によって達成される。 後者は、古典的なシミュラビリティを逃がすだけでなく、パフォーマンスをスピードアップするためにも好適に選択される。 一般イジングスピングラス・ハミルトニアンの基底状態を見つけることは、k-局所非stoquastic counterdiabatic terms の包含が、確率的ハミルトニアンによる従来の断熱量子最適化よりも常に優れていることを示すために用いられる。 特に, 基底状態成功確率の多項式拡張は, もっとも単純な2局所逆ダイアバティックな項であっても, 有限時間発展において達成できることを示す。 さらに、ゲートベースの量子コンピューティングパラダイム内で考慮されたデジタル化プロセスは、任意の非stoquastic相互作用を導入する柔軟性を提供する。 これらの線に沿って、提案したNISQコンピュータのパラダイムを用いて、NP完全およびNPハード最適化問題の近似解を求めることができる。 我々は、dcqoがnisq時代の量子優位に向けた高速レーンパラダイムになることを期待している。

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