論文の概要: Error-mitigated Quantum Approximate Optimization via Learning-based Adaptive Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14877v2
• Date: Sat, 10 Feb 2024 15:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 01:19:33.859328
• Title: Error-mitigated Quantum Approximate Optimization via Learning-based Adaptive Optimization
• Title（参考訳）: 学習に基づく適応最適化による誤差緩和量子近似最適化
• Authors: Lixue Cheng, Yu-Qin Chen, Shi-Xin Zhang, Shengyu Zhang
• Abstract要約: 組合せ最適化問題は、一般にユビキタスで計算的に解決が難しい。量子コンピューティングは、潜在的な計算上の利点を提供する強力なツールとして考えられている。 最も代表的な量子古典ハイブリッドアルゴリズムの1つである量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、特定の最適化問題を解くために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.399532145408153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combinatorial optimization problems are ubiquitous and computationally hard to solve in general. Quantum computing is envisioned as a powerful tool offering potential computational advantages for solving some of these problems. Quantum approximate optimization algorithm (QAOA), one of the most representative quantum-classical hybrid algorithms, is designed to solve certain combinatorial optimization problems by transforming a discrete optimization problem into a classical optimization problem over a continuous circuit parameter domain. QAOA objective landscape over the parameter variables is notorious for pervasive local minima and barren plateaus, and its viability in training significantly relies on the efficacy of the classical optimization algorithm. To enhance the performance of QAOA, we design double adaptive-region Bayesian optimization (DARBO), an adaptive classical optimizer for QAOA. Our experimental results demonstrate that the algorithm greatly outperforms conventional gradient-based and gradient-free optimizers in terms of speed, accuracy, and stability. We also address the issues of measurement efficiency and the suppression of quantum noise by successfully conducting the full optimization loop on the superconducting quantum processor. This work helps to unlock the full power of QAOA and paves the way toward achieving quantum advantage in practical classical tasks.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化問題はユビキタスであり、一般には計算が難しい。 量子コンピューティングは、これらの問題のいくつかを解決するための潜在的な計算上の利点を提供する強力なツールとして考えられている。 最も代表的な量子古典ハイブリッドアルゴリズムの1つである量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、離散最適化問題を連続回路パラメータ領域上の古典最適化問題に変換することにより、ある種の組合せ最適化問題を解決するように設計されている。 パラメータ変数に対するQAOAの客観的な展望は、広範に局所的な最小値と不規則なプラトーに対して悪名高く、訓練におけるその生存性は古典的最適化アルゴリズムの有効性に大きく依存している。 QAOAの性能を向上させるため,QAOAの適応型古典最適化器であるDARBOを設計した。 実験の結果,アルゴリズムは速度,精度,安定性の点で従来の勾配・勾配のない最適化よりも大幅に優れていた。 また,超伝導量子プロセッサ上での完全な最適化ループを成功させることで,測定効率と量子ノイズの抑制の問題にも対処した。 この研究はqaoaの全力を解き放ち、実用的な古典的タスクにおいて量子優位を達成する道を開くのに役立つ。

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