論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Sparsified Phase Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00118v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 00:36:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 01:28:06.184222
• Title: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Sparsified Phase Operator
• Title（参考訳）: スパシファイド位相演算子を用いた量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Xiaoyuan Liu, Ruslan Shaydulin, Ilya Safro
• Abstract要約: 目的関数を符号化する位相演算子の代わりに、代替位相演算子を実装するための簡単な方法が利用できることを示す。 本稿では,QAOAの資源要求を緩和するスパーシフィケーション戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.578620080495951
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a promising candidate algorithm for demonstrating quantum advantage in optimization using near-term quantum computers. However, QAOA has high requirements on gate fidelity due to the need to encode the objective function in the phase separating operator, requiring a large number of gates that potentially do not match the hardware connectivity. Using the MaxCut problem as the target, we demonstrate numerically that an easier way to implement an alternative phase operator can be used in lieu of the phase operator encoding the objective function, as long as the ground state is the same. We observe that if the ground state energy is not preserved, the approximation ratio obtained by QAOA with such phase separating operator is likely to decrease. Moreover, we show that a better alignment of the low energy subspace of the alternative operator leads to better performance. Leveraging these observations, we propose a sparsification strategy that reduces the resource requirements of QAOA. We also compare our sparsification strategy with some other classical graph sparsification methods, and demonstrate the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、短期量子コンピュータを用いた最適化における量子優位性を示す有望な候補アルゴリズムである。 しかし、qaoaは位相分離演算子で目的関数をエンコードする必要があるため、ハードウェア接続に適合しない可能性のある多数のゲートを必要とするため、ゲート忠実性に対する高い要求がある。 対象とするマックスカット問題を用いて, 基底状態が同一である限り, 目的関数を符号化する位相演算子の代わりに, 代替位相演算子を実装するための簡単な方法が利用可能であることを数値的に示す。 また, 基底状態エネルギーが保存されない場合, 位相分離演算子を用いたQAOAによる近似比が低下する可能性が示唆された。 さらに、代替作用素の低エネルギー部分空間のアライメントが向上し、性能が向上することを示す。 これらの観測を生かして,QAOAの資源要求を低減させるスペーシフィケーション戦略を提案する。 また,我々のスパーシフィケーション戦略を他の古典的なグラフスパーシフィケーション手法と比較し,その効果を実証した。

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