論文の概要: A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09198v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 19:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 16:28:13.808427
• Title: A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムとその変数に関する一検討
• Authors: Kostas Blekos, Dean Brand, Andrea Ceschini, Chiao-Hui Chou, Rui-Hao Li, Komal Pandya, and Alessandro Summer
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。 この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。 我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.89542334125886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a highly promising variational quantum algorithm that aims to solve combinatorial optimization problems that are classically intractable. This comprehensive review offers an overview of the current state of QAOA, encompassing its performance analysis in diverse scenarios, its applicability across various problem instances, and considerations of hardware-specific challenges such as error susceptibility and noise resilience. Additionally, we conduct a comparative study of selected QAOA extensions and variants, while exploring future prospects and directions for the algorithm. We aim to provide insights into key questions about the algorithm, such as whether it can outperform classical algorithms and under what circumstances it should be used. Towards this goal, we offer specific practical points in a form of a short guide. Keywords: Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), Variational Quantum Algorithms (VQAs), Quantum Optimization, Combinatorial Optimization Problems, NISQ Algorithms
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、古典的に難解な組合せ最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。 この総合的なレビューでは、QAOAの現状の概要、さまざまなシナリオにおけるパフォーマンス分析、さまざまな問題インスタンスに適用性、エラーの感受性やノイズレジリエンスといったハードウェア固有の課題について概説する。 さらに,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行い,今後のアルゴリズムの展望と方向性について検討する。 本研究の目的は,従来のアルゴリズムより優れているか,どのような状況で使用するべきかといった,アルゴリズムに関する重要な質問に対する洞察を提供することである。 この目標に向けて、我々は特定の実践的なポイントを短いガイドとして提供します。 キーワード:量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)、変分量子アルゴリズム(VQA)、量子最適化、組合せ最適化問題、NISQアルゴリズム

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