論文の概要: Monte Carlo Tree Search based Hybrid Optimization of Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16707v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 23:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-02 08:19:44.449536
• Title: Monte Carlo Tree Search based Hybrid Optimization of Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索に基づく変分量子回路のハイブリッド最適化
• Authors: Jiahao Yao, Haoya Li, Marin Bukov, Lin Lin, Lexing Ying
• Abstract要約: 我々はMCTS-QAOAと呼ばれる新しい変分量子アルゴリズムを提案する。 モンテカルロ木探索法と改良された自然ポリシー勾配解法を組み合わせて、量子回路内の離散変数と連続変数を最適化する。 MCTS-QAOAは耐雑音性に優れ、一般化QAOAの挑戦事例において先行アルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.08228773002332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms stand at the forefront of simulations on near-term and future fault-tolerant quantum devices. While most variational quantum algorithms involve only continuous optimization variables, the representational power of the variational ansatz can sometimes be significantly enhanced by adding certain discrete optimization variables, as is exemplified by the generalized quantum approximate optimization algorithm (QAOA). However, the hybrid discrete-continuous optimization problem in the generalized QAOA poses a challenge to the optimization. We propose a new algorithm called MCTS-QAOA, which combines a Monte Carlo tree search method with an improved natural policy gradient solver to optimize the discrete and continuous variables in the quantum circuit, respectively. We find that MCTS-QAOA has excellent noise-resilience properties and outperforms prior algorithms in challenging instances of the generalized QAOA.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、近未来のフォールトトレラント量子デバイスに関するシミュレーションの最前線にある。 ほとんどの変分量子アルゴリズムは連続最適化変数のみを含むが、変分アンサッツの表現力は、一般化量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)によって例示されるように、ある離散最適化変数を追加することで著しく向上することがある。 しかし、一般化されたQAOAにおけるハイブリッド離散連続最適化問題は、最適化に挑戦する。 本稿では,モンテカルロ木探索法と改良された自然方針勾配解法を組み合わせたMCTS-QAOAという新しいアルゴリズムを提案し,量子回路の離散変数と連続変数をそれぞれ最適化する。 MCTS-QAOAは耐雑音性に優れ、一般化QAOAの挑戦事例において先行アルゴリズムよりも優れていた。

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