論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Cat Qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05556v1
- Date: Tue, 9 May 2023 15:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 12:10:13.799387
- Title: Quantum Approximate Optimization Algorithm with Cat Qubits
- Title(参考訳): 猫量子ビットを用いた量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Pontus Vikst{\aa}l, Laura Garc\'ia-\'Alvarez, Shruti Puri, Giulia
Ferrini
- Abstract要約: 猫の量子ビットを用いたQAOAを用いてMaxCut問題の解法を数値シミュレーションする。
猫の量子ビットを用いたQAOAの実行は、2レベルシステムに符号化された量子ビットに対して、MaxCutのランダムなインスタンスに対する近似比を増大させることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) -- one of the leading
algorithms for applications on intermediate-scale quantum processors -- is
designed to provide approximate solutions to combinatorial optimization
problems with shallow quantum circuits. Here, we study QAOA implementations
with cat qubits, using coherent states with opposite amplitudes. The dominant
noise mechanism, i.e., photon losses, results in $Z$-biased noise with this
encoding. We consider in particular an implementation with Kerr resonators. We
numerically simulate solving MaxCut problems using QAOA with cat qubits by
simulating the required gates sequence acting on the Kerr non-linear
resonators, and compare to the case of standard qubits, encoded in ideal
two-level systems, in the presence of single-photon loss. Our results show that
running QAOA with cat qubits increases the approximation ratio for random
instances of MaxCut with respect to qubits encoded into two-level systems.
- Abstract(参考訳): 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、量子回路の浅い組み合わせ最適化問題に対する近似解を提供するように設計されている。
本稿では,猫量子ビットを用いたQAOA実装について,逆振幅のコヒーレントな状態を用いて検討する。
支配的なノイズメカニズム、すなわち光子損失は、このエンコーディングで$z$-biasedノイズとなる。
我々は特にKerr共振器による実装を考える。
我々はKerr非線形共振器に作用する必要ゲート列をシミュレートし、QAOAと猫量子ビットを用いたMaxCut問題の解法を数値シミュレーションし、単一光子損失の存在下で理想的な2レベルシステムで符号化された標準量子ビットの場合と比較する。
その結果,キャットキュービットでqaoaを実行すると,2レベルシステムに符号化されたキュービットに対するmaxcutのランダムインスタンスの近似比が増加することがわかった。
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