論文の概要: Hybrid Gate-Based and Annealing Quantum Computing for Large-Size Ising
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03283v1
- Date: Fri, 5 Aug 2022 17:16:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 04:47:24.701977
- Title: Hybrid Gate-Based and Annealing Quantum Computing for Large-Size Ising
Problems
- Title（参考訳）: 大規模イジング問題に対するハイブリッドゲートベースおよびアニーリング量子コンピューティング
- Authors: Chen-Yu Liu and Hsi-Sheng Goan
- Abstract要約: 我々は,最大$N_rmgb2N_rmgb$-qubitゲートベースの量子コンピュータによりIsing問題を最大$N_rmgb2N_rmgb$で解くアルゴリズムLSSAを提案する。
フルシステム問題をより小さなサブシステム問題に分割することにより、LSSAアルゴリズムはゲートベースの量子コンピュータまたは量子アニールによるサブシステム問題の解法を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the major problems of most quantum computing applications is that the
required number of qubits to solve a practical problem is much larger than that
of today's quantum hardware. We propose an algorithm, called large-system
sampling approximation (LSSA), to solve Ising problems with sizes up to
$N_{\rm{gb}}2^{N_{\rm{gb}}}$ by an $N_{\rm{gb}}$-qubit gate-based quantum
computer, and with sizes up to $N_{\rm{an}}2^{N_{\rm{gb}}}$ by a hybrid
computational architecture of an $N_{\rm{an}}$-qubit quantum annealer and an
$N_{\rm{gb}}$-qubit gate-based quantum computer. By dividing the full-system
problem into smaller subsystem problems, the LSSA algorithm then solves the
subsystem problems by either gate-based quantum computers or quantum annealers,
optimizes the amplitude contributions of the solutions of the different
subsystems with the full-problem Hamiltonian by the variational quantum
eigensolver (VQE) on a gate-based quantum computer, and determines the
approximated ground-state configuration. We apply the level-1 approximation of
LSSA to solving fully-connected random Ising problems up to 160 variables using
a 5-qubit gate-based quantum computer, and solving portfolio optimization
problems up to 4096 variables using a 100-qubit quantum annealer and a 7-qubit
gate-based quantum computer. We demonstrate the use of the level-2
approximation of LSSA to solve the portfolio optimization problems up to 5120
($N_{\rm{gb}}2^{2N_{\rm{gb}}}$) variables with pretty good performance by using
just a 5-qubit ($N_{\rm{gb}}$-qubit) gate-based quantum computer. The
completely new computational concept of the hybrid gate-based and annealing
quantum computing architecture opens a promising possibility to investigate
large-size Ising problems and combinatorial optimization problems, making
practical applications by quantum computing possible in the near future.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの量子コンピューティングアプリケーションの大きな問題の1つは、現実的な問題を解決するために必要な量子ビット数が、今日の量子ハードウェアよりもはるかに大きいことである。
我々は,大系サンプリング近似 (LSSA) と呼ばれるアルゴリズムを提案し,最大サイズが$N_{\rm{gb}}2^{N_{\rm{gb}}}$,最大サイズが$N_{\rm{gb}}$-qubitゲートベース量子コンピュータ,最大サイズが$N_{\rm{an}}2^{N_{\rm{gb}}}$のハイブリッド計算アーキテクチャで$N_{\rm{an}}$-qubit量子アニールと$N_{\rm{gb}}$-qubitゲートベース量子コンピュータのIsing問題を解く。
LSSAアルゴリズムは、全システム問題をより小さなサブシステムに分割することにより、ゲートベースの量子コンピュータまたは量子アンナーによるサブシステム問題を解き、ゲートベースの量子コンピュータ上の変分量子固有解法(VQE)により、各サブシステムのソリューションの振幅寄与を最適化し、近似基底状態構成を決定する。
5量子ビットゲート型量子コンピュータを用いた160変数までの完全接続ランダムイジング問題に対するlssaのレベル1近似を適用し、100量子ビット量子アニーラと7量子ビットゲート型量子コンピュータを用いて4096変数までのポートフォリオ最適化問題を解く。
5-qubit (n_{\rm{gb}}2^{2n_{\rm{gb}}}$) のゲートベースの量子コンピュータを用いて、5120 (n_{\rm{gb}}2^{2n_{\rm{gb}}}$) までのポートフォリオ最適化問題を解決するためにlssaのレベル2近似を用いることを実証した。
ハイブリッドゲート型・アニーリング量子コンピューティングアーキテクチャの全く新しい計算概念は、大規模イジング問題と組合せ最適化問題を調査する可能性を開き、近い将来量子コンピューティングによる実用的な応用を可能にする。
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