論文の概要: Quantum approximate optimization algorithm for qudit systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00340v2
- Date: Fri, 26 May 2023 14:02:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 00:26:17.544264
- Title: Quantum approximate optimization algorithm for qudit systems
- Title(参考訳): qudit系に対する量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Yannick Deller and Sebastian Schmitt and Maciej Lewenstein and Steve
Lenk and Marika Federer and Fred Jendrzejewski and Philipp Hauke and Valentin
Kasper
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について考察する。
本稿では、QAOAを用いて様々な整数最適化問題を定式化する方法を説明する。
最大$kのカラー化問題にマッピングした充電最適化問題の数値計算結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A frequent starting point of quantum computation platforms are two-state
quantum systems, i.e., qubits. However, in the context of integer optimization
problems, relevant to scheduling optimization and operations research, it is
often more resource-efficient to employ quantum systems with more than two
basis states, so-called qudits. Here, we discuss the quantum approximate
optimization algorithm (QAOA) for qudit systems. We illustrate how the QAOA can
be used to formulate a variety of integer optimization problems such as graph
coloring problems or electric vehicle (EV) charging optimization. In addition,
we comment on the implementation of constraints and describe three methods to
include these into a quantum circuit of a QAOA by penalty contributions to the
cost Hamiltonian, conditional gates using ancilla qubits, and a dynamical
decoupling strategy. Finally, as a showcase of qudit-based QAOA, we present
numerical results for a charging optimization problem mapped onto a
max-$k$-graph coloring problem. Our work illustrates the flexibility of qudit
systems to solve integer optimization problems.
- Abstract(参考訳): 量子計算プラットフォームの頻繁な出発点は2状態量子システム、すなわち量子ビットである。
しかし、スケジューリング最適化や演算研究に関連する整数最適化問題では、2つ以上の基底状態を持つ量子システム、いわゆるquditsを採用する方がリソース効率が良いことが多い。
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について述べる。
本稿では,QAOAを用いてグラフ着色問題や電気自動車(EV)の充電最適化などの整数最適化問題を定式化する方法について述べる。
さらに、制約の実装についてコメントし、コストハミルトニアン、アンシラ量子ビットを用いた条件ゲート、動的デカップリング戦略へのペナルティ貢献により、これらをQAOAの量子回路に組み込む3つの方法を説明する。
最後に、quditベースのQAOAの展示として、最大$kのカラー化問題にマッピングされた充電最適化問題の数値結果を示す。
本研究は整数最適化問題の解法として,quditシステムの柔軟性を示す。
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