論文の概要: Alignment between Initial State and Mixer Improves QAOA Performance for Constrained Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03857v3
• Date: Sun, 7 Jan 2024 19:24:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 00:01:15.748334
• Title: Alignment between Initial State and Mixer Improves QAOA Performance for Constrained Optimization
• Title（参考訳）: 初期状態とミキサーのアライメントによるqaoa性能の改善と制約付き最適化
• Authors: Zichang He, Ruslan Shaydulin, Shouvanik Chakrabarti, Dylan Herman, Changhao Li, Yue Sun, Marco Pistoia
• Abstract要約: 量子交互演算子 ansatz (QAOA) は断熱アルゴリズムと強い関係を持つ。 本稿では, 断熱アルゴリズムの直感がQAOA初期状態を選択するタスクに適用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.445200448951072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum alternating operator ansatz (QAOA) has a strong connection to the adiabatic algorithm, which it can approximate with sufficient depth. However, it is unclear to what extent the lessons from the adiabatic regime apply to QAOA as executed in practice with small to moderate depth. In this paper, we demonstrate that the intuition from the adiabatic algorithm applies to the task of choosing the QAOA initial state. Specifically, we observe that the best performance is obtained when the initial state of QAOA is set to be the ground state of the mixing Hamiltonian, as required by the adiabatic algorithm. We provide numerical evidence using the examples of constrained portfolio optimization problems with both low ($p\leq 3$) and high ($p = 100$) QAOA depth. Additionally, we successfully apply QAOA with XY mixer to portfolio optimization on a trapped-ion quantum processor using 32 qubits and discuss our findings in near-term experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子交互演算子 ansatz (QAOA) は、十分な深さで近似できる断熱アルゴリズムと強いつながりを持つ。 しかし, 実際に実施されているQAOAについて, 小から中程度の深さでどのような教訓が適用されるかは定かではない。 本稿では, adiabaticアルゴリズムからの直観がqaoa初期状態の選択に応用できることを示す。 具体的には, adiabaticアルゴリズムによって要求されるように, qaoaの初期状態が混合ハミルトニアンの基底状態である場合, 最高の性能が得られることを観察する。 制約付きポートフォリオ最適化問題の例を用いて,低 (p\leq 3$) と高 (p = 100$) QAOA 深度の両方を用いた数値的エビデンスを提供する。 さらに,32量子ビットを用いたトラップイオン量子プロセッサのポートフォリオ最適化に,XYミキサーを用いたQAOAの適用に成功した。

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