Fugu-MT 論文翻訳(概要): QAOA with fewer qubits: a coupling framework to solve larger-scale Max-Cut problem

論文の概要: QAOA with fewer qubits: a coupling framework to solve larger-scale Max-Cut problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15260v1
Date: Fri, 28 Jul 2023 02:06:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-31 14:05:11.068587
Title: QAOA with fewer qubits: a coupling framework to solve larger-scale Max-Cut problem
Title（参考訳）: 量子ビットが少ないQAOA:大規模Max-Cut問題を解決する結合フレームワーク
Authors: Yiren Lu, Guojing Tian, Xiaoming Sun
Abstract要約: より大規模なMax-Cut問題を解決するためにQAOA回路を設計するためのフレームワークを提案する。古典アルゴリズムとQAOAの近似比を仮定して理論的に近似を保証する。われわれのフレームワークは平均で18ドルと0.950ドルしか消費しない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.783232060611114
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Maximum cut (Max-Cut) problem is one of the most important combinatorial optimization problems because of its various applications in real life, and recently Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) has been widely employed to solve it. However, as the size of the problem increases, the number of qubits required will become larger. With the aim of saving qubits, we propose a coupling framework for designing QAOA circuits to solve larger-scale Max-Cut problem. This framework relies on a classical algorithm that approximately solves a certain variant of Max-Cut, and we derive an approximation guarantee theoretically, assuming the approximation ratio of the classical algorithm and QAOA. Furthermore we design a heuristic approach that fits in our framework and perform sufficient numerical experiments, where we solve Max-Cut on various $24$-vertex Erd\H{o}s-R\'enyi graphs. Our framework only consumes $18$ qubits and achieves $0.9950$ approximation ratio on average, which outperforms the previous methods showing $0.9778$ (quantum algorithm using the same number of qubits) and $0.9643$ (classical algorithm). The experimental results indicate our well-designed quantum-classical coupling framework gives satisfactory approximation ratio while reduces the qubit cost, which sheds light on more potential computing power of NISQ devices.
Abstract（参考訳）: 最大カット(Max-Cut)問題は実生活における様々な応用のために最も重要な組合せ最適化問題の1つであり、最近では量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)が広く用いられている。しかし、問題のサイズが大きくなるにつれて、必要な量子ビットの数が増加する。そこで本研究では,QAOA回路を設計し,より大規模なMax-Cut問題を解くための結合フレームワークを提案する。このフレームワークは、Max-Cutの変種を近似的に解く古典的アルゴリズムに依存し、古典的アルゴリズムとQAOAの近似比を仮定して理論的に近似を保証する。さらに、フレームワークに適合するヒューリスティックなアプローチを設計し、十分な数値実験を行い、24$-vertex erd\h{o}s-r\'enyiグラフの最大カットを解く。我々のフレームワークは18ドルキュービットしか消費せず、平均で0.950ドル近似比を達成しており、従来の手法では0.9778ドル(同じ数のキュービットを用いた量子アルゴリズム)と0.9643ドル(古典的なアルゴリズム)を上回ります。実験結果から, 量子古典結合フレームワークは, 量子ビットコストを低減しつつ, 良好な近似比を与え, nisqデバイスの計算能力の向上に寄与することが示唆された。

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