論文の概要: Multilevel leapfrogging initialization for quantum approximate
optimization algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06986v3
- Date: Sun, 30 Jul 2023 06:16:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 20:44:25.177570
- Title: Multilevel leapfrogging initialization for quantum approximate
optimization algorithm
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムのための多重レベル跳躍初期化
- Authors: Xiao-Hui Ni, Bin-Bin Cai, Hai-Ling Liu, Su-Juan Qin, Fei Gao and
Qiao-Yan Wen
- Abstract要約: 量子強化学習に拡張可能なマルチレベル跳躍学習(M-Leap)を提案する。
また,最適化を初期化するためのマルチレベル跳躍補間戦略(MLI)を提案する。
準オプティマを少数のコストで見つける効率で、我々の方法は他の量子アルゴリズムに光を放つかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.501305807267216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is a prospective hybrid
quantum-classical algorithm widely used to solve combinatorial optimization
problems. However, the external parameter optimization required in QAOA tends
to consume extensive resources to find the optimal parameters of the
parameterized quantum circuit, which may be the bottleneck of QAOA. To meet
this challenge, we first propose multilevel leapfrogging learning (M-Leap) that
can be extended to quantum reinforcement learning, quantum circuit design, and
other domains. M-Leap incrementally increases the circuit depth during
optimization and predicts the initial parameters at level $p+r$ ($r>1$) based
on the optimized parameters at level $p$, cutting down the optimization rounds.
Then, we propose a multilevel leapfrogging-interpolation strategy (MLI) for
initializing optimizations by combining M-Leap with the interpolation
technique. We benchmark its performance on the Maxcut problem. Compared with
the Interpolation-based strategy (INTERP), MLI cuts down at least half the
number of rounds of optimization for the classical outer learning loop.
Remarkably, the simulation results demonstrate that the running time of MLI is
1/3 of INTERP when MLI gets quasi-optimal solutions. In addition, we present
the greedy-MLI strategy by introducing multi-start, which is an extension of
MLI. The simulation results show that greedy-MLI can get a higher average
performance than the remaining two methods. With their efficiency to find the
quasi-optima in a fraction of costs, our methods may shed light in other
quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は、組合せ最適化問題の解法として広く用いられているハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
しかし、QAOAで必要とされる外部パラメータ最適化は、QAOAのボトルネックとなるパラメータ化量子回路の最適パラメータを見つけるために、広範囲なリソースを消費する傾向にある。
この課題を克服するために,我々はまず,量子強化学習,量子回路設計,その他の領域に拡張可能なマルチレベル跳躍学習(m-leap)を提案する。
m-leapは最適化中に回路の深さを段階的に増加させ、レベル$p$の最適化パラメータに基づいてレベル$p+r$(r>1$)の初期パラメータを予測する。
そこで本稿では,M-Leapと補間手法を組み合わせることで最適化を初期化するためのマルチレベル跳躍補間戦略(MLI)を提案する。
我々は、maxcut問題でパフォーマンスをベンチマークする。
Interpolation-based Strategy (INTERP)と比較して、MLIは古典的な外的学習ループの最適化ラウンドの少なくとも半分を削減している。
シミュレーションの結果、MLIが準最適解を得る場合、MLIの実行時間はInterPの1/3であることが示された。
さらに,MLIの拡張であるマルチスタートを導入することで,greedy-MLI戦略を提案する。
シミュレーションの結果,greedy-MLIは残りの2つの手法よりも平均性能が高いことがわかった。
準オプティマを少数のコストで見つける効率で、我々の方法は他の量子アルゴリズムに光を放つかもしれない。
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