Fugu-MT 論文翻訳(概要): FrozenQubits: Boosting Fidelity of QAOA by Skipping Hotspot Nodes

論文の概要: FrozenQubits: Boosting Fidelity of QAOA by Skipping Hotspot Nodes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17037v2
Date: Tue, 4 Apr 2023 18:15:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-06 16:06:06.174361
Title: FrozenQubits: Boosting Fidelity of QAOA by Skipping Hotspot Nodes
Title（参考訳）: FrozenQubits: ホットスポットノードのスキッピングによるQAOAの忠実度向上
Authors: Ramin Ayanzadeh, Narges Alavisamani, Poulami Das, Moinuddin Qureshi
Abstract要約: ホットスポットノードやキュービットを凍結し、与えられた問題の状態空間をいくつかの小さな部分空間にインテリジェントに分割するFrozenQubitsを提案する。従来の回路切断アプローチとは異なり、FrozenQubitsは指数関数的に複雑な後処理ステップを必要としない。 IBMの8種類の量子コンピュータ上の5,300QAOA回路による評価は、FrozenQubitsがソリューションの品質を平均8.73倍改善できることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2505361717998227
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is one of the leading candidates for demonstrating the quantum advantage using near-term quantum computers. Unfortunately, high device error rates limit us from reliably running QAOA circuits for problems with more than a few qubits. In QAOA, the problem graph is translated into a quantum circuit such that every edge corresponds to two 2-qubit CNOT operations in each layer of the circuit. As CNOTs are extremely error-prone, the fidelity of QAOA circuits is dictated by the number of edges in the problem graph. We observe that majority of graphs corresponding to real-world applications follow the ``power-law`` distribution, where some hotspot nodes have significantly higher number of connections. We leverage this insight and propose ``FrozenQubits`` that freezes the hotspot nodes or qubits and intelligently partitions the state-space of the given problem into several smaller sub-spaces which are then solved independently. The corresponding QAOA sub-circuits are significantly less vulnerable to gate and decoherence errors due to the reduced number of CNOT operations in each sub-circuit. Unlike prior circuit-cutting approaches, FrozenQubits does not require any exponentially complex post-processing step. Our evaluations with 5,300 QAOA circuits on eight different quantum computers from IBM shows that FrozenQubits can improve the quality of solutions by 8.73x on average (and by up to 57x), albeit utilizing 2x more quantum resources.
Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、短期量子コンピュータを用いた量子優位性を示す主要な候補の1つである。残念なことに、デバイスエラー率が高いため、数量子ビット以上の問題に対して、確実にQAOA回路を動作させることが制限されます。 qaoaでは、問題グラフは量子回路に変換され、各エッジは回路の各層における2つの2量子ビットcnot演算に対応する。 CNOTはエラーを起こしやすいため、QAOA回路の忠実度は問題グラフのエッジ数によって決定される。実世界のアプリケーションに対応するグラフの大多数は,いくつかのホットスポットノードが接続数を大幅に多くする `power-law`" 分布に従っている。この知見を利用して、ホットスポットノードやキュービットを凍結し、与えられた問題の状態空間を複数の小さな部分空間にインテリジェントに分割し、独立して解く `frozenqubits`` を提案する。対応するQAOAサブ回路は、各サブ回路におけるCNOT演算数の減少によるゲートおよびデコヒーレンスエラーに対して、著しく脆弱である。従来の回路切断アプローチとは異なり、FrozenQubitsは指数関数的に複雑な後処理ステップを必要としない。 IBMの8つの異なる量子コンピュータ上の5,300QAOA回路を用いて評価したところ、FrozenQubitsは平均8.73倍(最大57倍)で解の質を向上させることができる。

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