論文の概要: Quantum-classical tradeoffs and multi-controlled quantum gate decompositions in variational algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04378v4
- Date: Tue, 01 Oct 2024 15:51:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:32:30.086755
- 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, Daniel Dilley, Zain Saleem,
- Abstract要約: 短期量子コンピュータの計算能力は、ゲート演算のノイズの多い実行と物理量子ビットの限られた数によって制限される。
ハイブリッド変分アルゴリズムは、問題の解決に使用される量子資源と古典的リソースの間の幅広いトレードオフを可能にするため、短期量子デバイスに適している。
本稿では,特定のケースについて検討し,アルゴリズムレベルとハードウェアレベルの両方で利用可能な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）: 0.4677099525783277
- License:
- Abstract: The computational capabilities of near-term quantum computers are limited by the noisy execution of gate operations and a limited number of physical qubits. Hybrid variational algorithms are well-suited to near-term quantum devices because they allow for a wide range of tradeoffs between the amount of quantum and classical resources used to solve a problem. This paper investigates tradeoffs available at both the algorithmic and hardware levels by studying a specific case -- applying the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) to instances of the Maximum Independent Set (MIS) problem. We consider three variants of the QAOA which offer different tradeoffs at the algorithmic level in terms of their required number of classical parameters, quantum gates, and iterations of classical optimization needed. Since MIS is a constrained combinatorial optimization problem, the QAOA must respect the problem constraints. This can be accomplished by using many multi-controlled gate operations which must be decomposed into gates executable by the target hardware. We study the tradeoffs available at this hardware level, combining the gate fidelities and decomposition efficiencies of different native gate sets into a single metric called the gate decomposition cost.
- Abstract（参考訳）: 短期量子コンピュータの計算能力は、ゲート演算のノイズ発生と物理量子ビット数の制限により制限される。
ハイブリッド変分アルゴリズムは、問題の解決に使用される量子資源と古典的リソースの間の幅広いトレードオフを可能にするため、短期量子デバイスに適している。
本稿では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を最大独立集合問題(MIS)のインスタンスに適用し、特定のケースを研究することにより、アルゴリズムレベルとハードウェアレベルの両方で利用できるトレードオフについて検討する。
アルゴリズムレベルで異なるトレードオフを提供するQAOAの3つの変種を、必要となる古典的パラメータの数、量子ゲート、および必要な古典的最適化の繰り返しの観点から検討する。
MISは制約付き組合せ最適化問題であるため、QAOAは問題制約を尊重しなければならない。
これは、ターゲットハードウェアによって実行可能なゲートに分解されなければならない、多数のマルチコントロールゲート操作を使用することで実現できる。
このハードウェアレベルで利用可能なトレードオフについて検討し、ゲートの忠実度と異なるネイティブゲートセットの分解効率を、ゲート分解コストと呼ばれる単一のメトリックに組み合わせた。
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