論文の概要: Solving various NP-Hard problems using exponentially fewer qubits on a Quantum Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06978v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 16:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:42:48.607468
• Title: Solving various NP-Hard problems using exponentially fewer qubits on a Quantum Computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける指数的に少ない量子ビットを用いたNP-Hard問題の解法
• Authors: Yagnik Chatterjee, Eric Bourreau, Marko J. Ran\v{c}i\'c
• Abstract要約: NPハード問題は、一般時間アルゴリズムで正確に解けるとは考えられていない。 本稿では,問題のサイズに応じて対数的にスケールする独自手法を構築した。 これらのアルゴリズムは、100以上のノードのグラフサイズを持つ量子シミュレータと、256のグラフサイズまでの実際の量子コンピュータでテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NP-hard problems are not believed to be exactly solvable through general polynomial time algorithms. Hybrid quantum-classical algorithms to address such combinatorial problems have been of great interest in the past few years. Such algorithms are heuristic in nature and aim to obtain an approximate solution. Significant improvements in computational time and/or the ability to treat large problems are some of the principal promises of quantum computing in this regard. The hardware, however, is still in its infancy and the current Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers are not able to optimize industrially relevant problems. Moreover, the storage of qubits and introduction of entanglement require extreme physical conditions. An issue with quantum optimization algorithms such as QAOA is that they scale linearly with problem size. In this paper, we build upon a proprietary methodology which scales logarithmically with problem size - opening an avenue for treating optimization problems of unprecedented scale on gate-based quantum computers. In order to test the performance of the algorithm, we first find a way to apply it to a handful of NP-hard problems: Maximum Cut, Minimum Partition, Maximum Clique, Maximum Weighted Independent Set. Subsequently, these algorithms are tested on a quantum simulator with graph sizes of over a hundred nodes and on a real quantum computer up to graph sizes of 256. To our knowledge, these constitute the largest realistic combinatorial optimization problems ever run on a NISQ device, overcoming previous problem sizes by almost tenfold.
• Abstract（参考訳）: NPハード問題は一般多項式時間アルゴリズムによって正確に解けるとは考えられていない。 このような組合せ問題に対処するハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ここ数年で大きな関心を集めている。 このようなアルゴリズムは本質的にヒューリスティックであり、近似解を得ることを目指している。 計算時間および/または大きな問題を扱う能力の重要な改善は、この点において量子コンピューティングの主要な約束である。 しかし、ハードウェアはまだ初期段階であり、現在のNISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum)コンピュータは産業的に関係のある問題を最適化できない。 さらに、量子ビットの保存と絡み合いの導入は極端な物理的条件を必要とする。 QAOAのような量子最適化アルゴリズムの問題は、問題のサイズに応じて線形にスケールすることである。 本稿では,ゲート型量子コンピュータにおける前例のないスケールの最適化問題を処理するために,対数的に問題サイズにスケールする独自の手法を構築した。 アルゴリズムの性能をテストするために、まず、最大カット、最小分割、最大傾き、最大重み付き独立セットというNPハード問題に適用する方法を見つけます。 その後、これらのアルゴリズムは、100以上のノードのグラフサイズを持つ量子シミュレータと、256のグラフサイズまでの実際の量子コンピュータでテストされる。 我々の知る限り、これらはNISQデバイス上で実行された史上最大の現実的な組合せ最適化問題であり、以前の問題サイズを10倍近く上回っている。

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