論文の概要: Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02247v1
- Date: Thu, 6 Jan 2022 21:02:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 03:18:40.476911
- Title: Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware
- Title（参考訳）: 短期ハードウェアにおける量子近似最適化のスケーリング
- Authors: Phillip C. Lotshaw, Thien Nguyen, Anthony Santana, Alexander McCaskey,
Rebekah Herrman, James Ostrowski, George Siopsis, and Travis S. Humble
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.94954584453379
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is an approach for
near-term quantum computers to potentially demonstrate computational advantage
in solving combinatorial optimization problems. However, the viability of the
QAOA depends on how its performance and resource requirements scale with
problem size and complexity for realistic hardware implementations. Here, we
quantify scaling of the expected resource requirements by synthesizing
optimized circuits for hardware architectures with varying levels of
connectivity. Assuming noisy gate operations, we estimate the number of
measurements needed to sample the output of the idealized QAOA circuit with
high probability. We show the number of measurements, and hence total time to
solution, grows exponentially in problem size and problem graph degree as well
as depth of the QAOA ansatz, gate infidelities, and inverse hardware graph
degree. These problems may be alleviated by increasing hardware connectivity or
by recently proposed modifications to the QAOA that achieve higher performance
with fewer circuit layers.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は、組合せ最適化問題の解法における計算上の優位性を実証するために、短期量子コンピュータのアプローチである。
しかしながら、qaoaの実現性は、実際のハードウェア実装における問題のサイズと複雑さによって、そのパフォーマンスとリソース要件がいかにスケールするかに依存する。
ここでは,接続レベルが異なるハードウェアアーキテクチャの最適化回路を合成することにより,期待される資源要求のスケーリングを定量化する。
ノイズゲート演算を仮定すると、理想化QAOA回路の出力を高い確率でサンプリングするために必要な測定回数を推定する。
本稿では,QAOAアンサッツの深さ,ゲート不整合,および逆ハードウェアグラフ次数とともに,問題サイズと問題グラフ次数で指数関数的に増大する実測時間,すなわち解までの総数を示す。
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。
関連論文リスト
- Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Integrated High-Performance Computing and Quantum Computing Systems for Large-Scale Optimization [1.7099366779394252]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、ゲートベースの量子コンピューティングシステムに量子スピードアップを提供することで最適化問題を解決することを約束している。
本稿では,分散QAOA(DQAOA)を提案する。
我々はAL-DQAOAを用いてフォトニック構造を最適化することに成功し、ゲートベースの量子コンピューティングを用いた実世界の最適化問題を解くことは我々の戦略で実現可能であることを示唆した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:42:25Z) - Connecting the Hamiltonian structure to the QAOA performance and energy landscape [0.0]
量子交互演算子 Ansatz (QAOA) は2次非制約二項最適化問題の解法に有効である。
本研究は,短期量子デバイスにおけるアルゴリズムの堅牢性と最適化タスクの可能性を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T11:32:46Z) - Scaling Up the Quantum Divide and Conquer Algorithm for Combinatorial Optimization [0.8121127831316319]
本稿では,デバイス間通信コストを大幅に削減する量子回路の構築手法を提案する。
そこで本研究では,従来のQDCA手法の約3倍の大きさのトラクタブル回路を構築できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-01T20:49:50Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z) - QAOA-in-QAOA: solving large-scale MaxCut problems on small quantum
machines [81.4597482536073]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOAs)は、量子マシンのパワーを利用し、断熱進化の精神を継承する。
量子マシンを用いて任意の大規模MaxCut問題を解くためにQAOA-in-QAOA(textQAOA2$)を提案する。
提案手法は,大規模最適化問題におけるQAOAsの能力を高めるために,他の高度な戦略にシームレスに組み込むことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T03:49:10Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - Scaling of the quantum approximate optimization algorithm on
superconducting qubit based hardware [1.7150329136228708]
量子コンピュータは量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を利用して最適化問題の優れた解を提供することができる。
QAOAは、しばしばノイズの多いハードウェアのアルゴリズムとして提示される。
ハードウェア制約は、キュービットの接続性に密接にマッチする問題インスタンスに適用性を制限する。
この研究は、ゲート忠実度、ゲート速度、必要な多数のショットなど、QAOAの競争力を高めるために改善すべきいくつかの障害を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T19:02:21Z) - 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) - Quantum Approximate Optimization of Non-Planar Graph Problems on a
Planar Superconducting Processor [29.928684308464796]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)による最適化問題へのGoogle Sycamore超伝導量子ビットプロセッサの適用を実証する。
初めて回路深度で性能が向上するのを観察した。
この挙動は、ハードウェア接続とは異なるグラフ上の問題を最適化するために、短期量子コンピュータを使用するという課題を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T18:44:34Z)
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。