論文の概要: Parallel circuit implementation of variational quantum algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03037v1
- Date: Thu, 6 Apr 2023 12:52:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 14:18:59.326385
- Title: Parallel circuit implementation of variational quantum algorithms
- Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムの並列回路実装
- Authors: Michele Cattelan and Sheir Yarkoni
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a method to split quantum circuits of variational quantum
algorithms (VQAs) to allow for parallel training and execution, that maximally
exploits the limited number of qubits in hardware to solve large problem
instances. We apply this specifically to combinatorial optimization problems,
where inherent structures from the problem can be identified, thus directly
informing how to create these parallelized quantum circuits, which we call
slices. We test our method by creating a parallelized version of the Quantum
Approximate Optimization Algorithm, which we call pQAOA, and explain how our
methods apply to other quantum algorithms like the Variational Quantum
Eigensolver and quantum annealing. We show that not only can our method address
larger problems, but that it is also possible to run full VQA models while
training parameters using only one slice. These results show that the loss of
information induced by splitting does not necessarily affect the training of
parameters in quantum circuits for optimization. This implies that
combinatorial optimization problems are encoded with redundant information in
quantum circuits of current VQAs. Therefore, to attain quantum advantage for
combinatorial optimization, future quantum algorithms should be designed to
incorporate information that is free of such redundancies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)の量子回路を分割して並列トレーニングと実行を可能にする手法を提案する。
具体的には、この問題から固有の構造を識別できる組合せ最適化問題に適用し、これをスライスと呼ぶ並列化量子回路の作り方を直接示す。
我々は、pQAOAと呼ぶ量子近似最適化アルゴリズムの並列バージョンを作成し、その方法が変分量子固有解法や量子アニール法といった他の量子アルゴリズムにどのように適用されるかを説明する。
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。
これらの結果は、分割によって引き起こされる情報の損失が、最適化のための量子回路におけるパラメータの訓練に必ずしも影響を及ぼさないことを示している。
これは、組合せ最適化問題は、現在のVQAの量子回路において冗長な情報を符号化していることを意味する。
したがって、組合せ最適化の量子優位性を得るためには、将来の量子アルゴリズムはそのような冗長性のない情報を組み込むように設計されなければならない。
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