論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithm in Non-Markovian Quantum
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02066v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 13:34:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 10:04:20.729526
- Title: Quantum Approximate Optimization Algorithm in Non-Markovian Quantum
Systems
- Title（参考訳）: 非マルコフ量子系における量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Bo Yue, Shibei Xue, Yu Pan, Min Jiang
- Abstract要約: 非マルコフ量子システム上でQAOAを実行するためのフレームワークを提案する。
非マルコビアン性はQAOAの優れた性能を達成するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.597880733037814
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Approximate Optimization Algorithm(QAOA) is a promising quantum
algorithm that can demonstrate quantum supremacy. The performance of QAOA on
noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices degrades due to decoherence. In
this paper, we present a framework for running QAOA on non-Markovian quantum
systems which are represented by an augmented system model. In this model, a
non-Markovian environment is modelled as an ancillary system driven by quantum
white noises and the corresponding principal system is the computational unit
for the algorithm. With this model, we mathematically formulates QAOA as
piecewise control of the augmented system. To reduce the effect of
non-Markovian decoherence, the above basic algorithm is modified for obtaining
an efficient depth by a proximal gradient descent algorithm. Finally, in an
example of the Max-Cut problem, we find non-Markovianity can help to achieve a
good performance of QAOA, which is characterized by an exploration rate.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(quantum approximation optimization algorithm,qaoa)は、量子超越性を示す有望な量子アルゴリズムである。
ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスにおけるQAOAの性能はデコヒーレンスにより低下する。
本稿では,拡張システムモデルで表される非マルコフ量子系上でQAOAを実行するためのフレームワークを提案する。
このモデルでは、非マルコフ環境は量子ホワイトノイズによって駆動される補助系としてモデル化され、対応する主システムはアルゴリズムの計算単位である。
このモデルにより、我々はQAOAを拡張システムの断片的な制御として数学的に定式化する。
非マルコフデコヒーレンスの効果を低減するために、近位勾配降下アルゴリズムにより効率の良い深さを得るために、上記の基本アルゴリズムを変更した。
最後に、Max-Cut問題の例として、非マルコビアン性は、探索率を特徴とするQAOAの優れた性能を達成するのに有効である。
関連論文リスト
- Noise-Aware Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Near-term Quantum Hardware [2.753858051267023]
本稿では,短期量子ハードウェア上での動作に適した雑音対応分散量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。
我々は、現在のノイズ中間量子(NISQ)デバイスの限界に対処し、量子ビット数の制限と高いエラー率によって妨げられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T14:50:01Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Enhancing Quantum Variational Algorithms with Zero Noise Extrapolation
via Neural Networks [0.4779196219827508]
変分量子固有解法(VQE)は複雑な量子問題を解くための有望なアルゴリズムである。
量子デバイスにおけるノイズのユビキタスな存在は、しばしばVQE結果の正確さと信頼性を制限する。
本稿では,VQE計算におけるゼロノイズ外挿(ZNE)にニューラルネットワークを利用する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T15:35:41Z) - Variational Quantum Eigensolvers with Quantum Gaussian Filters for solving ground-state problems in quantum many-body systems [2.5425769156210896]
量子多体系における基底状態を近似する新しい量子アルゴリズムを提案する。
我々の手法は変分量子固有解法(VQE)と量子ガウスフィルタ(QGF)を統合する。
提案手法は,特に雑音条件下での収束速度と精度の向上を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T14:01:52Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Efficient Classical Computation of Quantum Mean Values for Shallow QAOA
Circuits [15.279642278652654]
浅いQAOA回路の量子ビット数と線形にスケールするグラフ分解に基づく古典的アルゴリズムを提案する。
我々の結果は、QAOAによる量子アドバンテージの探索だけでなく、NISQプロセッサのベンチマークにも有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-21T12:41:31Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z) - Pulse-level noisy quantum circuits with QuTiP [53.356579534933765]
我々はQuTiPの量子情報処理パッケージであるqutip-qipに新しいツールを導入する。
これらのツールはパルスレベルで量子回路をシミュレートし、QuTiPの量子力学解法と制御最適化機能を活用する。
シミュレーションプロセッサ上で量子回路がどのようにコンパイルされ、制御パルスがターゲットハミルトニアンに作用するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:06:52Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z) - Policy Gradient based Quantum Approximate Optimization Algorithm [2.5614220901453333]
本稿では,QAOAの変動パラメータをノイズキャンバス方式で最適化するために,政策段階に基づく強化学習アルゴリズムが適していることを示す。
単一および多ビット系における量子状態伝達問題に対するアルゴリズムの性能解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-04T00:46:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。