論文の概要: Hybrid Quantum Algorithms integrating QAOA, Penalty Dephasing and Zeno
Effect for Solving Binary Optimization Problems with Multiple Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08056v1
- Date: Sun, 14 May 2023 03:49:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 18:03:36.800709
- Title: Hybrid Quantum Algorithms integrating QAOA, Penalty Dephasing and Zeno
Effect for Solving Binary Optimization Problems with Multiple Constraints
- Title（参考訳）: QAOA, Penalty Dephasing, Zeno効果を統合したハイブリッド量子アルゴリズムによる2値最適化問題の解法
- Authors: Ke Wan, Yiwen Liu
- Abstract要約: 本稿では,制約のサブセットを解決するために標準イジング・ハミルトニアン(Ising Hamiltonian)を併用したハイブリッドフレームワークを提案する。
これらの非Ising制約の解決は、ペナルティの軽視または量子ゼノ効果によって達成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.259170150405252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: When tackling binary optimization problems using quantum algorithms, the
conventional Ising representation and Quantum Approximate Optimization
Algorithm (QAOA) encounter difficulties in efficiently handling errors for
large-scale problems involving multiple constraints. To address these
challenges, this paper presents a hybrid framework that combines the use of
standard Ising Hamiltonians to solve a subset of the constraints, while
employing non-Ising formulations to represent and address the remaining
constraints. The resolution of these non-Ising constraints is achieved through
either penalty dephasing or the quantum Zeno effect. This innovative approach
leads to a collection of quantum circuits with adaptable structures, depending
on the chosen representation for each constraint. Furthermore, this paper
introduces a novel technique that utilizes the quantum Zeno effect by
frequently measuring the constraint flag, enabling the resolution of any
optimization constraint. Theoretical properties of these algorithms are
discussed, and their performance in addressing practical aircraft loading
problems is highly promising, showcasing significant potential for a wide range
of industrial applications.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムを用いてバイナリ最適化問題に取り組む場合、従来のIsing表現とQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)は、複数の制約を含む大規模問題のエラーを効率的に処理するのに困難である。
これらの課題に対処するため,本論文では,制約のサブセットを解決するために標準Ising Hamiltonianの使用と,残りの制約を表現および対処するためにIsing以外の定式化を併用したハイブリッドフレームワークを提案する。
これらのノンイジング制約の解決は、ペナルティ・デファスメントまたは量子ゼノン効果によって達成される。
この革新的なアプローチは、各制約に対する選択された表現に依存する、適応可能な構造を持つ量子回路の集合をもたらす。
さらに,制約フラグを頻繁に測定し,任意の最適化制約の解決を可能にする量子ゼノ効果を利用した新しい手法を提案する。
これらのアルゴリズムの理論的性質を考察し, 実機載荷問題に対するそれらの性能は高い有望であり, 幅広い産業応用において有意な可能性を示している。
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