Fugu-MT 論文翻訳(概要): On quantum factoring using noisy intermediate scale quantum computers

論文の概要: On quantum factoring using noisy intermediate scale quantum computers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07085v1
Date: Mon, 15 Aug 2022 09:32:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 01:38:56.525407
Title: On quantum factoring using noisy intermediate scale quantum computers
Title（参考訳）: 雑音中規模量子コンピュータを用いた量子ファクタリングについて
Authors: Vivian Phan, Arttu P\"onni, Matti Raasakka and Ilkka Tittonen
Abstract要約: 最適化のためのQAOAではなく,VQEを用いた場合の基底状態の発見の可能性を示す。勾配に基づく最適化では、量子回路勾配推定に要する時間が重要な問題であることがわかった。
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: We study the performance and resource usage of the variational quantum factoring (VQF) algorithm for different instance sizes and optimization algorithms. Our simulations show better chance of finding the ground state when using VQE rather than QAOA for optimization. In gradient-based optimization we find that the time required for quantum circuit gradient estimation is a significant problem if VQF is to become competitive with classical factoring algorithms. Further, we compare entangled and non-entangled circuits in VQE optimization and fail to see significant evidence in favour of including entanglement in the VQE circuit.
Abstract（参考訳）: 異なるインスタンスサイズと最適化アルゴリズムに対する変分量子ファクタリング(vqf)アルゴリズムの性能と資源利用について検討した。シミュレーションでは,QAOAを最適化するよりも,VQEを用いた場合の基底状態を求める方がよいことを示す。勾配に基づく最適化では、VQFが古典的因数分解アルゴリズムと競合するようになると、量子回路勾配推定に要する時間が重要な問題となる。さらに,VQE最適化における絡み合わされた回路と非絡み合わさった回路を比較し,VQE回路に絡み合わさることを支持する重要な証拠を見出すことができない。

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