論文の概要: Quantum Dropout for Efficient Quantum Approximate Optimization Algorithm
on Combinatorial Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10101v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 18:00:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 12:23:39.931427
- Title: Quantum Dropout for Efficient Quantum Approximate Optimization Algorithm
on Combinatorial Optimization Problems
- Title（参考訳）: 組合せ最適化問題に対する効率的な量子近似最適化アルゴリズムのための量子ドロップアウト
- Authors: Zhen-Duo Wang, Pei-Lin Zheng, Biao Wu, and Yi Zhang
- Abstract要約: コスト関数の代わりにQAOA量子回路に起因している。
問題を緩和するために、コスト関数をそのまま保ちながら、量子回路を定義する節を選択的に削除する。
数値解析の結果,QAOAの性能は様々な種類の量子ドロップアウト実装で向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.546053983380784
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A combinatorial optimization problem becomes very difficult in situations
where the energy landscape is rugged and the global minimum locates in a narrow
region of the configuration space. When using the quantum approximate
optimization algorithm (QAOA) to tackle these hard cases, we find that
difficulty mainly originates from the QAOA quantum circuit instead of the cost
function. To alleviate the issue, we selectively drop out the clauses defining
the quantum circuit while keeping the cost function intact. Due to the
combinatorial nature of the optimization problems, the dropout of clauses in
the circuit does not affect the solution. Our numerical results confirm QAOA's
performance improvements with various types of quantum-dropout implementation.
- Abstract（参考訳）: コンビネート最適化問題は、エネルギーのランドスケープが乱れ、構成空間の狭い領域にグローバル最小が配置される状況において、非常に困難になる。
これらの問題に対処するために量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いると、コスト関数の代わりにQAOA量子回路の難しさが主な原因であることが分かる。
この問題を軽減するため、コスト関数を保ちつつ、量子回路を定義する節を選択的に削除する。
最適化問題の組合せの性質のため、回路内の節のドロップアウトは解に影響を与えない。
数値解析の結果,QAOAの性能は様々な種類の量子ドロップアウト実装で向上した。
関連論文リスト
- Symmetry-preserved cost functions for variational quantum eigensolver [0.0]
ハイブリッド量子-古典的変分アルゴリズムは、ノイズの多い量子コンピュータに最適であると考えられている。
コスト関数に直接対称性の保存を符号化し、ハードウェア効率の良いAns"atzeをより効率的に利用できるようにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T20:33:47Z) - 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) - Fermionic Quantum Approximate Optimization Algorithm [11.00442581946026]
制約付き最適化問題を解くためのフェルミオン量子近似最適化アルゴリズム(FQAOA)を提案する。
FQAOAは、フェルミオン粒子数保存を用いて、QAOAを通して本質的にそれらを強制する制約問題に対処する。
制約付きハミルトニアン問題に対して、運転者ハミルトニアンを設計するための体系的なガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-25T18:36:58Z) - Constrained Quantum Optimization for Extractive Summarization on a
Trapped-ion Quantum Computer [13.528362112761805]
本稿では,量子ハードウェアの制約を保存する量子最適化アルゴリズムの,これまでで最大の実行方法を示す。
我々は、最大20キュービットと2キュービットゲート深さ最大159の量子進化を制限するXY-QAOA回路を実行する。
本稿では,アルゴリズムのトレードオフと,短期量子ハードウェア上での実行に対する影響について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T16:21:04Z) - How Much Entanglement Do Quantum Optimization Algorithms Require? [0.0]
ADAPT-QAOA施行時に発生する絡みについて検討した。
この柔軟性を漸進的に制限することにより、初期におけるより多くの絡み合いエントロピーが、後段におけるより速い収束と一致していることが分かる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T18:00:02Z) - 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 Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z) - 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) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)
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。