論文の概要: The QAOA with Few Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06845v6
• Date: Wed, 28 Feb 2024 18:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 19:45:07.449625
• Title: The QAOA with Few Measurements
• Title（参考訳）: 測定値の少ないQAOA
• Authors: Anthony M. Polloreno and Graeme Smith
• Abstract要約: 近似量子最適化アルゴリズム (QAOA) はもともと最適化問題の解法として開発された。 完全な記述型ベンチマーク技術は、多くの量子ビットに対してしばしば高価である。 中性原子量子コンピュータのような実験的な量子コンピューティングプラットフォームは、繰り返し速度が遅い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.713817702376467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) was originally developed to solve combinatorial optimization problems, but has become a standard for assessing the performance of quantum computers. Fully descriptive benchmarking techniques are often prohibitively expensive for large numbers of qubits ($n \gtrsim 10$), so the QAOA often serves in practice as a computational benchmark. The QAOA involves a classical optimization subroutine that attempts to find optimal parameters for a quantum subroutine. Unfortunately, many optimizers used for the QAOA require many shots ($N \gtrsim 1000$) per point in parameter space to get a reliable estimate of the energy being minimized. However, some experimental quantum computing platforms such as neutral atom quantum computers have slow repetition rates, placing unique requirements on the classical optimization subroutine used in the QAOA in these systems. In this paper we investigate the performance of two choices of gradient-free classical optimizer for the QAOA - dual annealing and natural evolution strategies - and demonstrate that optimization is possible even with $N=1$ and $n=16$.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(quantum approximation optimization algorithm,qaoa)は、当初組合せ最適化問題を解くために開発されたが、量子コンピュータの性能評価の標準となっている。 完全な記述型ベンチマーク技術は、多くの量子ビット(n \gtrsim 10$)に対して禁止的に高価であるため、QAOAは実際に計算ベンチマークとして機能することが多い。 qaoaは、量子サブルーチンの最適なパラメータを見つけようとする古典的な最適化サブルーチンを含む。 残念ながら、QAOAで使用される多くのオプティマイザは、最小化されるエネルギーの信頼できる推定を得るためにパラメータ空間の点当たりの多くのショット(N \gtrsim 1000$)を必要とする。 しかしながら、中性原子量子コンピュータのような実験的な量子コンピューティングプラットフォームは、これらのシステムで使用される古典的な最適化サブルーチンに固有の要件を課している。 本稿では,QAOAの2つの勾配のない古典最適化器の性能について検討し,N=1$とn=16$であっても最適化が可能であることを実証する。

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