論文の概要: Quantum Dueling: an Efficient Solution for Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10151v3
- Date: Sun, 14 May 2023 22:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 23:18:18.286634
- Title: Quantum Dueling: an Efficient Solution for Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 組合せ最適化のための効率的なソリューションQuantum Dueling
- Authors: Letian Tang, Haorui Wang, Zhengyang Li, Haozhan Tang, Chi Zhang,
Shujin Li
- Abstract要約: 本稿では,量子デュエル(quantum dueling)と呼ぶ量子最適化の新しい戦略を提案する。
量子デュエルは使用した量子ビットの数を2倍にし、基底状態は拡張ヒルベルト空間における潜在的な解のペアを表す。
直感的に選択されたパラメータに対して、量子デュエルはよく機能するが、到達性は解分布に大きく依存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.771545115836015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a new strategy for quantum combinatorial optimization,
which we term quantum dueling. In previous algorithms, potential solutions to
the given optimization problems were encoded as basis states of the Hilbert
space. Quantum dueling, however, doubles the number of qubits used, making the
basis states represent a pair of potential solutions in the augmented Hilbert
space. Under this representation, we realize that if we can construct quantum
oracles that identify one element of such pair over the other based on the
objective function, quantum optimization can be achieved by quantum amplitude
amplification. An additional set of parameters are required to compensate for
reachability issues. We extensively use classical simulation evidence to test
our designs. For intuitively chosen parameters, quantum dueling performs well,
though reachability is highly dependent on solution distribution. In this case,
the evolution of the success probability is highly regular. Thus, there might
be ways to approximate the state evolution mathematically. For optimal
parameters, data suggest that quantum dueling requires $O(\sqrt{N})$ accesses
to the gates to reach a constant-level success probability threshold and
performs well for almost all solution distributions. In addition to potential
constant-level optimization compared with the fastest algorithms, quantum
dueling can also be used as a subroutine for higher-level quantum algorithms.
Moreover, quantum dueling shares similarities with many variational
optimization algorithms, most notably QAOA. This suggests that the strategy of
quantum dueling might be transplanted into a Hamiltonian setup. In that case,
we might obtain viable optimization algorithms for near-term quantum computing,
with the added advantage of easier training.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、量子デュエルと呼ばれる量子組合せ最適化の新しい戦略を提案する。
以前のアルゴリズムでは、与えられた最適化問題の潜在的な解はヒルベルト空間の基底状態として符号化された。
しかし、量子デュエルは使用される量子ビットの数を2倍にし、基底状態は拡張ヒルベルト空間における1対のポテンシャル解を表す。
この表現の下で、目的関数に基づいてそのようなペアの一方の要素を識別する量子オラクルを構築することができれば、量子振幅増幅により量子最適化が達成できることに気づく。
到達性の問題を補うには、追加のパラメータセットが必要である。
私たちは設計をテストするために古典的シミュレーションの証拠を広範囲に使います。
直感的に選択されたパラメータでは、量子デュエルはうまく機能するが、到達性は解分布に大きく依存する。
この場合、成功確率の進化は非常に規則的である。
したがって、状態進化を数学的に近似する方法があるかもしれない。
最適パラメータについては、量子デュエルは一定の成功確率閾値に達するためにゲートへのアクセスを$O(\sqrt{N})$で要求し、ほぼ全ての解分布に対して良好に動作することを示唆している。
高速なアルゴリズムと比較して、潜在的な定数レベルの最適化に加えて、量子デュエルは高レベル量子アルゴリズムのサブルーチンとしても使用できる。
さらに、量子デュエルは多くの変分最適化アルゴリズム、特にQAOAと類似している。
これは量子デュエルの戦略がハミルトニアン配置に移植されることを示唆している。
その場合、短期量子コンピューティングのための実行可能な最適化アルゴリズムが得られ、訓練が容易になる。
関連論文リスト
- Performant near-term quantum combinatorial optimization [1.1999555634662633]
線形深度回路を用いた最適化問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、ターゲット量子関数の各項を制御するために設計されたハミルトン生成器からなるアンサッツを使用する。
性能と資源最小化のアプローチは、潜在的な量子計算上の利点の候補として有望である、と結論付けます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T18:49:07Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - Efficient DCQO Algorithm within the Impulse Regime for Portfolio
Optimization [41.94295877935867]
本稿では,デジタルカウンセバティック量子最適化(DCQO)パラダイムを用いて,ポートフォリオ最適化のための高速なディジタル量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,アルゴリズムの回路深度要件を特に低減し,解の精度を向上し,現在の量子プロセッサに適している。
我々は,IonQトラップイオン量子コンピュータ上で最大20量子ビットを使用するプロトコルの利点を実験的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:53:08Z) - Photonic counterdiabatic quantum optimization algorithm [3.2174634059872154]
連続変数問題に適した量子コンピューティングのためのハイブリッド量子近似最適化アルゴリズムを提案する。
我々は、光量子チップの原理実証実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T13:33:33Z) - Parallel circuit implementation of variational quantum algorithms [0.0]
本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)の量子回路を分割し,並列トレーニングと実行を可能にする手法を提案する。
本稿では,この問題からの固有構造を同定可能な最適化問題に適用する。
我々は,本手法がより大きな問題に対処できるだけでなく,1つのスライスのみを用いてパラメータをトレーニングしながら,完全なVQAモデルを実行することもできることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T12:52:29Z) - Variational quantum iterative power algorithms for global optimization [2.526320329485241]
量子イテレーティブ・パワー・アルゴリズム(QIPA)と呼ばれる変分量子アルゴリズムのファミリを紹介する。
QIPAは、同じ種類の既存のハイブリッド近距離量子アルゴリズムより優れている。
我々は,提案アルゴリズムの大規模実装と,現行の量子ハードウェアへの導入を期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T17:45:14Z) - Entanglement and coherence in Bernstein-Vazirani algorithm [58.720142291102135]
Bernstein-Vaziraniアルゴリズムは、オラクルに符号化されたビット文字列を決定できる。
我々はベルンシュタイン・ヴァジラニアルゴリズムの量子資源を詳細に分析する。
絡み合いがない場合、初期状態における量子コヒーレンス量とアルゴリズムの性能が直接関係していることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:32:36Z) - Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired
Annealing [58.720142291102135]
本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:26:17Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z) - Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization with
divide-and-conquer and quantum algorithms [0.0]
分割・対数手法を用いて、元の問題を小さな問題の集合に還元する。
この手法は任意のQUBOインスタンスに適用でき、全古典的またはハイブリッドな量子古典的アプローチにつながる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T19:00:40Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。