論文の概要: Quantum-classical tradeoffs and multi-controlled quantum gate decompositions in variational algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04378v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 00:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 01:11:45.448217
• Title: Quantum-classical tradeoffs and multi-controlled quantum gate decompositions in variational algorithms
• Title（参考訳）: 変分アルゴリズムにおける量子古典的トレードオフと多制御量子ゲート分解
• Authors: Teague Tomesh, Nicholas Allen, Zain Saleem
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) は、ハイブリッドな量子古典的実行モデルの下で動作する興味深い短期的アルゴリズムである。 近年の研究では、QAOAは変分アンザッツの設計に問題制約を組み込むことで、制約付き最適化問題にも適用可能であることが示されている。 本稿では、最大独立集合の特定の制約付き最適化問題に適用した場合のQAOAの潜在的なリソーストレードオフについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437883073339368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum algorithms for unconstrained optimization problems, such as the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), have been proposed as interesting near-term algorithms which operate under a hybrid quantum-classical execution model. Recent work has shown that the QAOA can also be applied to constrained combinatorial optimization problems by incorporating the problem constraints within the design of the variational ansatz - often resulting in quantum circuits containing many multi-controlled gate operations. This paper investigates potential resource tradeoffs for the QAOA when applied to the particular constrained optimization problem of Maximum Independent Set. We consider three variants of the QAOA which make different tradeoffs between the number of classical parameters, quantum gates, and iterations of classical optimization. We also study the quantum cost of decomposing the QAOA circuits on hardware which may support different qubit technologies and native gate sets, and compare the different algorithms using the gate decomposition score which combines the fidelity of the gate operations with the efficiency of the decomposition into a single metric. We find that all three QAOA variants can attain similar performance but the classical and quantum resource costs may vary greatly between them.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)のような無拘束最適化問題に対する量子アルゴリズムは、ハイブリッド量子古典的実行モデルの下で動作する、興味深い短期的アルゴリズムとして提案されている。 近年の研究では、QAOAは可変アンサッツの設計に問題制約を組み込むことによって制約付き組合せ最適化問題にも適用可能であることが示されている。 本稿では,最大独立集合の制約付き最適化問題に適用した場合のQAOAの潜在的なリソーストレードオフについて検討する。 古典的パラメータ数,量子ゲート数,古典的最適化の繰り返しのトレードオフを行うQAOAの3つの変種を考える。 また、異なるキュービット技術とネイティブゲートセットをサポートするハードウェア上でQAOA回路を分解する量子コストについて検討し、ゲート演算の忠実度と1つのメトリックへの分解効率を組み合わせたゲート分解スコアを用いて異なるアルゴリズムを比較した。 3つのQAOA変種は全て同様の性能が得られるが、古典的および量子的資源コストはそれらの間に大きく異なる可能性がある。

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