論文の概要: Constrained Optimization via Quantum Zeno Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15024v5
• Date: Mon, 31 Jul 2023 15:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 00:25:24.915352
• Title: Constrained Optimization via Quantum Zeno Dynamics
• Title（参考訳）: 量子ゼノダイナミクスによる制約付き最適化
• Authors: Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky, Marco Pistoia
• Abstract要約: 量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。 量子最適化のダイナミクスは、フォールトトレラントな量子コンピュータ上の制約内部分空間に効率的に制限できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.391640416533455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constrained optimization problems are ubiquitous in science and industry. Quantum algorithms have shown promise in solving optimization problems, yet none of the current algorithms can effectively handle arbitrary constraints. We introduce a technique that uses quantum Zeno dynamics to solve optimization problems with multiple arbitrary constraints, including inequalities. We show that the dynamics of quantum optimization can be efficiently restricted to the in-constraint subspace on a fault-tolerant quantum computer via repeated projective measurements, requiring only a small number of auxiliary qubits and no post-selection. Our technique has broad applicability, which we demonstrate by incorporating it into the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) and variational quantum circuits for optimization. We evaluate our method numerically on portfolio optimization problems with multiple realistic constraints and observe better solution quality and higher in-constraint probability than state-of-the-art techniques. We implement a proof-of-concept demonstration of our method on the Quantinuum H1-2 quantum processor.
• Abstract（参考訳）: 制約付き最適化問題は科学や産業においてユビキタスである。 量子アルゴリズムは最適化問題の解法において有望であるが、現在のアルゴリズムでは任意の制約を効果的に扱えない。 量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。 量子最適化のダイナミクスは, 少数の補助量子ビットとポスト選択を必要とせず, 反復射影計測により, フォールトトレラント量子コンピュータ上のコンストラクタント部分空間に効率的に制限できることを示した。 本手法は、量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)と変分量子回路に組み込んで最適化し、幅広い適用性を有する。 本手法は,複数の現実的制約を持つポートフォリオ最適化問題に対して数値的に評価し,現状技術よりも優れた解品質と制約内確率を観測する。 我々は,量子H1-2量子プロセッサ上で概念実証を行う。

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