Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Alternating Operator Ansatz for Solving the Minimum Exact Cover Problem

論文の概要: Quantum Alternating Operator Ansatz for Solving the Minimum Exact Cover Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15266v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 12:45:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-17 15:09:18.667274
Title: Quantum Alternating Operator Ansatz for Solving the Minimum Exact Cover Problem
Title（参考訳）: 量子交互演算子アンザッツによる最小被覆問題の解法
Authors: Sha-Sha Wang, Hai-Ling Liu, Su-Juan Qin, Fei Gao, and Qiao-Yan Wen
Abstract要約: 量子交互演算子 ansatz (QAOA+) を用いて最小被覆(MEC)問題を解く。数値計算の結果,アルゴリズムのレベル$p$が低い場合,高い確率で解が得られることがわかった。また、1量子ビット回転ゲートを$R_Z$で除去することで量子回路を最適化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.697039614904225
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The minimum exact cover (MEC) is a common combinatorial optimization problem, with wide applications in tail-assignment and vehicle routing. In this paper, we adopt quantum alternating operator ansatz (QAOA+) to solve MEC problem. In detail, to obtain a trivial feasible solution, we first transform MEC into a constrained optimization problem with two objective functions. Then, we adopt the linear weighted sum method to solve the above constrained optimization problem and construct the corresponding target Hamiltonian. Finally, to improve the performance of this algorithm, we adopt parameters fixing strategy to simulate, where the experimental instances are 6, 8, and 10 qubits. The numerical results show that the solution can be obtained with high probability when level $p$ of the algorithm is low. Besides, we optimize the quantum circuit by removing single-qubit rotating gates $R_Z$. We found that the number of quantum gates is reduced by $np$ for $p$-level optimized circuit. Furthermore, $p$-level optimized circuit only needs $p$ parameters, which can achieve an experimental effect similar to original circuit with $2p$ parameters.
Abstract（参考訳）: 最小完全被覆(MEC)は一般的な組合せ最適化問題であり、テールアサインメントや車両ルーティングに広く応用されている。本稿では,MEC 問題を解くために量子交互演算子 ansatz (QAOA+) を用いる。詳しくは、自明な実現可能な解を得るために、まずMECを2つの目的関数を持つ制約付き最適化問題に変換する。そこで,線形重み付き和法を用いて上記の制約付き最適化問題を解き,対応する対象ハミルトニアンを構成する。最後に,本アルゴリズムの性能向上のために,実験例が6,8,10キュービットである場合のシミュレーションにパラメータ固定方式を採用する。数値計算の結果,アルゴリズムのレベル$p$が低い場合,高い確率で解が得られることがわかった。さらに、シングルキュービット回転ゲート$r_z$を除去して量子回路を最適化する。量子ゲートの数は$np$ for $p$レベルの最適化回路で減少することがわかった。さらに、$p$レベル最適化回路は$p$パラメータしか必要とせず、$p$パラメータを持つオリジナル回路と同様の実験的な効果を実現できる。

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