論文の概要: Problem-Size Independent Angles for a Grover-Driven Quantum Approximate Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10453v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 17:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 04:50:54.594093
• Title: Problem-Size Independent Angles for a Grover-Driven Quantum Approximate Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: グローバー駆動量子近似最適化アルゴリズムにおける問題サイズ独立角
• Authors: David Headley, Frank K. Wilhelm
• Abstract要約: 本稿では,Grover-driven,QAOA-prepared状態下でのハミルトニアンの期待値の計算をシステムサイズとは無関係に行うことができることを示す。 このような計算は、大きな問題の大きさの限界において、QAOAにおける角度のパフォーマンスと予測可能性に関する洞察を与えるのに役立つ。
• 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: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) requires that circuit parameters are determined that allow one to sample from high-quality solutions to combinatorial optimization problems. Such parameters can be obtained using either costly outer-loop optimization procedures and repeated calls to a quantum computer or, alternatively, via analytical means. In this work we demonstrate that if one knows the probability density function describing how the objective function of a problem is distributed, that the calculation of the expectation of such a problem Hamiltonian under a Grover-driven, QAOA-prepared state can be performed independently of system size. Such calculations can help deliver insights into the performance of and predictability of angles in QAOA in the limit of large problem sizes, in particular, for the number partitioning problem.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)は、高品質な解から組合せ最適化問題へのサンプルを許容する回路パラメータを決定する。 このようなパラメータは、コストのかかるアウターループ最適化手順と量子コンピュータへの繰り返し呼び出し、あるいは分析手段によって得られる。 本研究は,問題対象関数の分布を記述する確率密度関数を知っていれば,グラバー駆動のQAOA準備状態下でのハミルトニアンの期待値の計算をシステムサイズとは独立に行うことができることを示す。 このような計算は、特に数分割問題に対する大きな問題の大きさの限界において、QAOAにおける角度のパフォーマンスと予測可能性に関する洞察を与えるのに役立つ。

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