論文の概要: Squeezing and quantum approximate optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10383v3
• Date: Fri, 4 Aug 2023 12:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 16:50:02.789566
• Title: Squeezing and quantum approximate optimization
• Title（参考訳）: スクイージングと量子近似最適化
• Authors: Gopal Chandra Santra, Fred Jendrzejewski, Philipp Hauke, Daniel J. Egger
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、デジタル量子コンピュータを用いた最適化問題の解法として興味深い可能性を提供する。 しかし、そのようなアルゴリズムにおける達成可能な性能と量子相関の役割は未だ不明である。 我々は、IBM量子チップと同様に、システマティックな手順で高度に圧縮された状態が生成されるかを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms offer fascinating prospects for the solution of combinatorial optimization problems using digital quantum computers. However, the achievable performance in such algorithms and the role of quantum correlations therein remain unclear. Here, we shed light on this open issue by establishing a tight connection to the seemingly unrelated field of quantum metrology: Metrological applications employ quantum states of spin-ensembles with a reduced variance to achieve an increased sensitivity, and we cast the generation of such squeezed states in the form of finding optimal solutions to a combinatorial MaxCut problem with an increased precision. By solving this optimization problem with a quantum approximate optimization algorithm (QAOA), we show numerically as well as on an IBM quantum chip how highly squeezed states are generated in a systematic procedure that can be adapted to a wide variety of quantum machines. Moreover, squeezing tailored for the QAOA of the MaxCut permits us to propose a figure of merit for future hardware benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、デジタル量子コンピュータを用いた組合せ最適化問題に対する興味深い展望を提供する。 しかし、そのようなアルゴリズムにおける達成可能な性能と量子相関の役割は未だ不明である。 ここでは、一見無関係な量子距離論の分野との密接な関係を確立することで、この問題に光を当てた: メトロロジカル応用では、感度を高めるために分散の少ないスピンアンサンブルの量子状態を使用し、より精密な組合せマックスカット問題に対する最適解を求める形で、そのような圧縮状態を生成する。 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いてこの最適化問題を解くことにより、様々な量子マシンに適応可能な体系的な手順で高度に絞られた状態が生成されるか、IBM量子チップ上で数値的にも示す。 さらに、MaxCutのQAOA用に調整されたスチーズにより、将来のハードウェアベンチマークのメリットの指標が提案できる。

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