論文の概要: The Role of Entanglement in Quantum-Relaxation Based Optimization
Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00429v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 13:24:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 17:24:40.497048
- Title: The Role of Entanglement in Quantum-Relaxation Based Optimization
Algorithms
- Title（参考訳）: 量子緩和に基づく最適化アルゴリズムにおける絡み合いの役割
- Authors: Kosei Teramoto and Rudy Raymond and Hiroshi Imai
- Abstract要約: 量子ランダムアクセスコード(QRAC)は、バイナリ最適化の複数の変数を1量子ビットでエンコードする。
この結果から,QRAOは量子コンピュータに制限された二項最適化問題の解決可能なインスタンスをスケールできるだけでなく,量子絡み合いの恩恵を受けることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.00916638804083
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Random Access Optimizer (QRAO) is a quantum-relaxation based
optimization algorithm proposed by Fuller et al. that utilizes Quantum Random
Access Code (QRAC) to encode multiple variables of binary optimization in a
single qubit. Differing from standard quantum optimizers such as QAOA, it
utilizes the eigenstates of local quantum Hamiltonians that are not diagonal in
the computational basis. There are indications that quantum entanglement may
not be needed to solve binary optimization problems with standard quantum
optimizers because their maximal eigenstates of diagonal Hamiltonians include
classical states. In this study, while quantumness does not always improve the
performance of quantum relaxations, we observed that there exist some instances
in which quantum relaxation succeeds to find optimal solutions with the help of
quantumness. Our results suggest that QRAO not only can scale the instances of
binary optimization problems solvable with limited quantum computers but also
can benefit from quantum entanglement.
- Abstract（参考訳）: 量子ランダムアクセス最適化アルゴリズム(Quantum Random Access Optimizer, QRAO)は、フラーらによって提案された量子ランダムアクセス符号(QRAC)を用いて、単一量子ビットでバイナリ最適化の複数の変数を符号化する最適化アルゴリズムである。
qaoaのような標準量子最適化とは違って、計算基底において対角的でない局所量子ハミルトニアンの固有状態を利用する。
対角ハミルトニアンの極大固有状態が古典的状態を含むため、標準的な量子最適化器で二進最適化問題を解くために量子絡み合いは必要ない。
本研究では、量子緩和の性能が常に向上するわけではないが、量子緩和が量子化の助けを借りて最適解を見つけるのに成功する事例がいくつか存在することを観察した。
この結果から,QRAOは限定量子コンピュータで解ける二項最適化問題のインスタンスをスケールできるだけでなく,量子絡み合いの恩恵を受けることが示唆された。
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