論文の概要: Quantum-Enhanced Greedy Combinatorial Optimization Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05509v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 01:28:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:13:07.745773
• Title: Quantum-Enhanced Greedy Combinatorial Optimization Solver
• Title（参考訳）: 量子エンハンス型 greedy combinatorial optimization solver
• Authors: Maxime Dupont, Bram Evert, Mark J. Hodson, Bhuvanesh Sundar, Stephen Jeffrey, Yuki Yamaguchi, Dennis Feng, Filip B. Maciejewski, Stuart Hadfield, M. Sohaib Alam, Zhihui Wang, Shon Grabbe, P. Aaron Lott, Eleanor G. Rieffel, Davide Venturelli, Matthew J. Reagor
• Abstract要約: 最適化問題を解くために反復量子最適化アルゴリズムを導入する。 72量子ビット以下のプログラム可能な超伝導量子系に量子アルゴリズムを実装した。 量子アルゴリズムは古典的な欲求よりも体系的に優れており、量子エンハンスメントのシグナルとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.454028945013924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combinatorial optimization is a broadly attractive area for potential quantum advantage, but no quantum algorithm has yet made the leap. Noise in quantum hardware remains a challenge, and more sophisticated quantum-classical algorithms are required to bolster their performance. Here, we introduce an iterative quantum heuristic optimization algorithm to solve combinatorial optimization problems. The quantum algorithm reduces to a classical greedy algorithm in the presence of strong noise. We implement the quantum algorithm on a programmable superconducting quantum system using up to 72 qubits for solving paradigmatic Sherrington-Kirkpatrick Ising spin glass problems. We find the quantum algorithm systematically outperforms its classical greedy counterpart, signaling a quantum enhancement. Moreover, we observe an absolute performance comparable with a state-of-the-art semidefinite programming method. Classical simulations of the algorithm illustrate that a key challenge to reaching quantum advantage remains improving the quantum device characteristics.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化は潜在的な量子アドバンテージにとって広く魅力的な分野だが、量子アルゴリズムがまだ飛躍を遂げていない。 量子ハードウェアのノイズは依然として課題であり、より洗練された量子古典アルゴリズムは性能を向上させるために必要である。 本稿では,組合せ最適化問題を解くための反復的量子ヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案する。 量子アルゴリズムは、強い雑音の存在下で古典的なグリーディアルゴリズムに還元される。 72量子ビットまでの量子ビットを用いたプログラム可能な超伝導量子システム上で量子アルゴリズムを実装し、シェリントン・カークパトリックのスピンガラス問題を解く。 量子アルゴリズムは古典的な欲求よりも体系的に優れており、量子エンハンスメントのシグナルとなる。 さらに,最先端の半定値プログラミング手法に匹敵する絶対性能を観測する。 このアルゴリズムの古典的なシミュレーションは、量子優位に達するための重要な課題が量子デバイス特性の改善であることを示している。

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