論文の概要: Multi-round QAOA and advanced mixers on a trapped-ion quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12335v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 18:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 16:04:08.657240
• Title: Multi-round QAOA and advanced mixers on a trapped-ion quantum computer
• Title（参考訳）: トラップイオン量子コンピュータ上のマルチラウンドqaoaおよびadvancedミキサー
• Authors: Yingyue Zhu, Zewen Zhang, Bhuvanesh Sundar, Alaina M. Green, C. Huerta Alderete, Nhung H. Nguyen, Kaden R. A. Hazzard, Norbert M. Linke
• Abstract要約: グラフ上の組合せ最適化問題は、科学と工学に幅広い応用がある。 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、変分回路の複数ラウンドを適用して量子コンピュータ上でこれらの問題を解く方法である。 本稿では,いくつかの任意のグラフ上の複数の問題に対するラウンド数によってQAOAが向上するトラップイオン量子コンピュータを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combinatorial optimization problems on graphs have broad applications in science and engineering. The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a method to solve these problems on a quantum computer by applying multiple rounds of variational circuits. However, there exist several challenges limiting the real-world applications of QAOA. In this paper, we demonstrate on a trapped-ion quantum computer that QAOA results improve with the number of rounds for multiple problems on several arbitrary graphs. We also demonstrate an advanced mixing Hamiltonian that allows sampling of all optimal solutions with predetermined weights. Our results are a step towards applying quantum algorithms to real-world problems.
• Abstract（参考訳）: グラフ上の組合せ最適化問題は、科学と工学に幅広い応用がある。 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、変分回路の複数ラウンドを適用して量子コンピュータ上でこれらの問題を解く方法である。 しかし、QAOAの実際の応用を制限するいくつかの課題が存在する。 本稿では、複数の任意のグラフ上の複数の問題に対するラウンド数によってqaoa結果が改善するトラップイオン量子コンピュータについて述べる。 また,任意の重みを持つ最適解をサンプリングできる高度な混合ハミルトニアンを示す。 結果は,実世界の問題に量子アルゴリズムを適用するための一歩である。

関連論文リスト

• Variational Quantum Algorithms for Combinatorial Optimization [0.571097144710995]
  変分アルゴリズム (VQA) は, NISQシステムの実用化に向けた最有力候補の1つである。 本稿では,VQAの現状と最近の発展を考察し,近似最適化への適用性を強調した。 10ノードと20ノードのグラフ上でMaxCut問題を解くために,深さの異なるQAOA回路を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T22:02:39Z)
• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
  期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。 本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。 私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Squeezing and quantum approximate optimization [0.6562256987706128]
  変分量子アルゴリズムは、デジタル量子コンピュータを用いた最適化問題の解法として興味深い可能性を提供する。 しかし、そのようなアルゴリズムにおける達成可能な性能と量子相関の役割は未だ不明である。 我々は、IBM量子チップと同様に、システマティックな手順で高度に圧縮された状態が生成されるかを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T18:00:06Z)
• Efficient Use of Quantum Linear System Algorithms in Interior Point Methods for Linear Optimization [0.0]
  線形最適化問題を解くために、非現実的な量子内点法を開発した。 また、量子ソルバの過度な時間なしで、反復リファインメントによって正確な解を得る方法についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T21:30:56Z)
• 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)
• An Algebraic Quantum Circuit Compression Algorithm for Hamiltonian Simulation [55.41644538483948]
  現在の世代のノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)は、チップサイズとエラー率に大きく制限されている。 我々は、自由フェルミオンとして知られる特定のスピンハミルトニアンをシミュレーションするために、量子回路を効率よく圧縮するために局所化回路変換を導出する。 提案した数値回路圧縮アルゴリズムは、後方安定に動作し、$mathcalO(103)$スピンを超える回路合成を可能にするスピンの数で3次スケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T19:38:03Z)
• 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)
• Quantum Approximate Optimization for Hard Problems in Linear Algebra [0.0]
  本稿では,線形代数における他の難解問題の構成要素として,二元線形最小平方体 (BLLS) に対するQAOAについて検討する。 この研究の範囲では、ノイズのない量子シミュレータ、デバイスリアリスティックノイズモデルを含むシミュレータ、2つのIBM Q 5-qubitマシンで実験を行った。 我々の数値は、基底状態のサンプリングの確率が$pleq3$のQAOA深さでBLLSのQAOAよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T20:13:24Z)

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。