論文の概要: Efficient protocol for solving combinatorial graph problems on neutral-atom quantum processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13030v2
• Date: Tue, 2 Aug 2022 09:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 16:53:05.231593
• Title: Efficient protocol for solving combinatorial graph problems on neutral-atom quantum processors
• Title（参考訳）: 中性原子量子プロセッサにおける組合せグラフ問題の効率的な解法
• Authors: Wesley da Silva Coelho, Mauro D'Arcangelo and Louis-Paul Henry
• Abstract要約: 本稿では,変分量子コンピューティングと機械学習を組み合わせたハードグラフ問題の解法を提案する。 シミュレーションにより,提案プロトコルは量子デバイス上で実行すべきイテレーション数を劇的に削減できることを示す。
• 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: On neutral atom platforms, preparing specific quantum states is usually achieved by pulse shaping, i.e., by optimizing the time-dependence of the Hamiltonian related to the system. This process can be extremely costly, as it requires sampling of the final state in the quantum processor many times. Hence, determining a good pulse, as well as a good embedding, to solve specific combinatorial graph problems is one of the most important bottlenecks of the analog approach. In this work, we propose a novel protocol for solving hard combinatorial graph problems that combines variational analog quantum computing and machine learning. Our numerical simulations show that the proposed protocol can reduce dramatically the number of iterations to be run on the quantum device. Finally, we assess the quality of the proposed approach by estimating the related Q-score, a recently proposed metric aimed at benchmarking QPUs.
• Abstract（参考訳）: 中性原子プラットフォームでは、特定の量子状態の調製は通常、パルスシェーピング(すなわち、系に関連するハミルトニアンの時間依存性を最適化することによって達成される。 このプロセスは、量子プロセッサの最終状態を何度もサンプリングする必要があるため、非常にコストがかかる可能性がある。 したがって、特定の組合せグラフ問題を解決するための良いパルスと良い埋め込みを決定することは、アナログアプローチの最も重要なボトルネックの1つである。 そこで本研究では,変動型アナログ量子コンピューティングと機械学習を組み合わせた,厳密な組合せグラフ問題の解法を提案する。 数値シミュレーションにより,提案プロトコルは量子デバイス上で実行するイテレーション数を劇的に削減できることを示した。 最後に,最近提案されたQPUのベンチマーク指標であるQスコアを推定することにより,提案手法の品質を評価する。

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