論文の概要: Challenges of variational quantum optimization with measurement shot
noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00044v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 18:01:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 16:38:04.562750
- Title: Challenges of variational quantum optimization with measurement shot
noise
- Title（参考訳）: 計測ショットノイズによる変分量子最適化の課題
- Authors: Giuseppe Scriva, Nikita Astrakhantsev, Sebastiano Pilati and Guglielmo
Mazzola
- Abstract要約: 問題の大きさが大きくなるにつれて、量子資源のスケーリングが一定の成功確率に達するか検討する。
この結果から,ハイブリッド量子古典アルゴリズムは古典外ループの破壊力を回避する必要がある可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum enhanced optimization of classical cost functions is a central theme
of quantum computing due to its high potential value in science and technology.
The variational quantum eigensolver (VQE) and the quantum approximate
optimization algorithm (QAOA) are popular variational approaches that are
considered the most viable solutions in the noisy-intermediate scale quantum
(NISQ) era. Here, we study the scaling of the quantum resources, defined as the
required number of circuit repetitions, to reach a fixed success probability as
the problem size increases, focusing on the role played by measurement shot
noise, which is unavoidable in realistic implementations. Simple and
reproducible problem instances are addressed, namely, the ferromagnetic and
disordered Ising chains. Our results show that: (i) VQE with the standard
heuristic ansatz scales comparably to direct brute-force search when
energy-based optimizers are employed. The performance improves at most
quadratically using a gradient-based optimizer. (ii) When the parameters are
optimized from random guesses, also the scaling of QAOA implies problematically
long absolute runtimes for large problem sizes. (iii) QAOA becomes practical
when supplemented with a physically-inspired initialization of the parameters.
Our results suggest that hybrid quantum-classical algorithms should possibly
avoid a brute force classical outer loop, but focus on smart parameters
initialization.
- Abstract（参考訳）: 古典的コスト関数の量子拡張最適化は、科学技術における高い潜在価値のために、量子コンピューティングの中心的なテーマである。
変分量子固有ソルバ(vqe)と量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)は、ノイズ-中間スケール量子(nisq)時代の最も有効な解と考えられる変分法である。
本稿では,回路繰り返しの必要な数として定義される量子資源のスケーリングについて検討し,問題サイズが増加するにつれて一定成功確率に達するように,実実装では避けられないショットノイズの測定が果たす役割に着目した。
単純かつ再現可能な問題例、すなわち強磁性と無秩序イジング鎖に対処する。
結果はこう示しています
(i)エネルギーベースオプティマイザを用いる場合、標準ヒューリスティックアンサッツのVQEは、直接ブルートフォースサーチに好適にスケールする。
グラデーションベースのオプティマイザを使用して、パフォーマンスは最大2倍改善される。
(ii)パラメータがランダムな推測から最適化された場合、qaoaのスケーリングは、大きな問題のサイズに対して問題なく長い絶対ランタイムを意味する。
(iii)パラメータの物理的にインスパイアされた初期化を補うとqaoaは実用的になる。
以上の結果から,ハイブリッド量子古典アルゴリズムは古典的外ループを回避できるが,スマートパラメータの初期化に注目すべきであることが示唆された。
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