論文の概要: Scaling of the quantum approximate optimization algorithm on superconducting qubit based hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03459v2
• Date: Thu, 1 Dec 2022 14:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 15:02:22.239775
• Title: Scaling of the quantum approximate optimization algorithm on superconducting qubit based hardware
• Title（参考訳）: 超伝導量子ビットハードウェアにおける量子近似最適化アルゴリズムのスケーリング
• Authors: Johannes Weidenfeller, Lucia C. Valor, Julien Gacon, Caroline Tornow, Luciano Bello, Stefan Woerner, and Daniel J. Egger
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7150329136228708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers may provide good solutions to combinatorial optimization problems by leveraging the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). The QAOA is often presented as an algorithm for noisy hardware. However, hardware constraints limit its applicability to problem instances that closely match the connectivity of the qubits. Furthermore, the QAOA must outpace classical solvers. Here, we investigate swap strategies to map dense problems into linear, grid and heavy-hex coupling maps. A line-based swap strategy works best for linear and two-dimensional grid coupling maps. Heavy-hex coupling maps require an adaptation of the line swap strategy. By contrast, three-dimensional grid coupling maps benefit from a different swap strategy. Using known entropic arguments we find that the required gate fidelity for dense problems lies deep below the fault-tolerant threshold. We also provide a methodology to reason about the execution-time of QAOA. Finally, we present a QAOA Qiskit Runtime program and execute the closed-loop optimization on cloud-based quantum computers with transpiler settings optimized for QAOA. This work highlights some obstacles to improve to make QAOA competitive, such as gate fidelity, gate speed, and the large number of shots needed. The Qiskit Runtime program gives us a tool to investigate such issues at scale on noisy superconducting qubit hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)を利用して組合せ最適化問題に対する優れた解決策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。 しかし、ハードウェアの制約は、キュービットの接続に密接に一致する問題インスタンスへの適用性を制限する。 さらに、QAOAは古典的な解法よりも優れている。 本稿では,高密度問題を線形,グリッド,重ヘックスカップリングマップにマッピングするスワップ戦略について検討する。 直線ベースのスワップ戦略は線形および二次元グリッド結合写像に最適である。 重ヘックス結合写像はラインスワップ戦略の適応を必要とする。 対照的に、3次元グリッド結合マップは、異なるスワップ戦略の恩恵を受ける。 既知のエントロピー的議論を用いて、高密度問題に必要なゲート忠実度が耐障害しきい値より深いことが分かる。 また、QAOAの実行時間を判断する方法論も提供します。 最後に、QAOA Qiskit Runtimeプログラムを提案し、QAOAに最適化されたトランスパイラ設定を備えたクラウドベースの量子コンピュータ上でクローズドループ最適化を実行する。 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を競争力のあるものにするために改善すべきいくつかの障害を強調している。 qiskitランタイムプログラムは、ノイズの多い超伝導量子ビットハードウェア上でこのような問題を大規模に調査するツールを提供します。

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