論文の概要: Prog-QAOA: Framework for resource-efficient quantum optimization through classical programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03386v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 09:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 03:47:11.326819
• Title: Prog-QAOA: Framework for resource-efficient quantum optimization through classical programs
• Title（参考訳）: Prog-QAOA:古典的プログラムによる資源効率の高い量子最適化のためのフレームワーク
• Authors: Bence Bakó, Adam Glos, Özlem Salehi, Zoltán Zimborás,
• Abstract要約: 現在の量子最適化アルゴリズムでは、元の問題を二進最適化問題として表現し、量子デバイスに適した等価イジングモデルに変換する必要がある。 目的関数を計算し、制約を認証するための古典的プログラムを設計し、後に量子回路にコンパイルする。 その結果,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) が新たに導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current state-of-the-art quantum optimization algorithms require representing the original problem as a binary optimization problem, which is then converted into an equivalent Ising model suitable for the quantum device. Implementing each term of the Ising model separately often results in high redundancy, significantly increasing the resources required. Instead, we propose to design classical programs for computing the objective function and certifying the constraints, and later compile them to quantum circuits, eliminating the reliance on the binary optimization problem representation. This results in a new variant of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), which we name the Prog-QAOA. We exploit this idea for optimization tasks like the Travelling Salesman Problem and Max-$K$-Cut and obtain circuits that are near-optimal with respect to all relevant cost measures, e.g., number of qubits, gates, and circuit depth. While we demonstrate the power of Prog-QAOA only for a particular set of paradigmatic problems, our approach is conveniently applicable to generic optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端量子最適化アルゴリズムは、元の問題を二進最適化問題として表現し、量子デバイスに適した等価イジングモデルに変換する必要がある。 イジングモデルの各項を個別に実装することは、しばしば高い冗長性をもたらし、必要なリソースを著しく増加させる。 代わりに、目的関数を計算し、制約を認証するための古典的プログラムを設計し、後に量子回路にコンパイルし、バイナリ最適化問題表現への依存をなくすことを提案する。 その結果,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) が新たに導入された。 我々は、このアイデアをトラベリングセールスマン問題やMax-K$-Cutのような最適化タスクに利用し、関連するすべてのコスト対策(例えば、キュービット数、ゲート数、回路深さ)に関して、ほぼ最適の回路を得る。 特定のパラダイム問題に対してのみ,Prog-QAOAのパワーを実証するが,本手法は汎用最適化問題に有効である。

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