論文の概要: Accelerating Grover Adaptive Search: Qubit and Gate Count Reduction
Strategies with Higher-Order Formulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01572v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 07:20:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 14:55:05.119331
- Title: Accelerating Grover Adaptive Search: Qubit and Gate Count Reduction
Strategies with Higher-Order Formulations
- Title（参考訳）: グローバー適応探索の高速化:高次定式化によるビット数とゲート数削減戦略
- Authors: Yuki Sano, Kosuke Mitarai, Naoki Yamamoto, and Naoki Ishikawa
- Abstract要約: グロバー適応探索(Grover Adaptive Search、GAS)は、二項最適化問題の解法として設計された量子抜粋探索アルゴリズムである。
キュービット数と必要ゲート数を同時に削減できる高階二項式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0794086911764245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Grover adaptive search (GAS) is a quantum exhaustive search algorithm
designed to solve binary optimization problems. In this paper, we propose
higher-order binary formulations that can simultaneously reduce the numbers of
qubits and gates required for GAS. Specifically, we consider two novel
strategies: one that reduces the number of gates through polynomial
factorization, and the other that halves the order of the objective function,
subsequently decreasing circuit runtime and implementation cost. Our analysis
demonstrates that the proposed higher-order formulations improve the
convergence performance of GAS by both reducing the search space size and the
number of quantum gates. Our strategies are also beneficial for general
combinatorial optimization problems using one-hot encoding.
- Abstract（参考訳）: グローバー適応探索 (grover adaptive search, gas) は、二進最適化問題を解くために設計された量子排他探索アルゴリズムである。
本稿では,ガスに必要なキュービット数とゲート数を同時に削減できる高次二元数定式法を提案する。
具体的には、多項式分解によるゲート数を削減する戦略と、目的関数の順序を損なう戦略と、回路ランタイムと実装コストの削減という2つの新しい戦略を検討する。
提案する高次定式化は探索空間の大きさと量子ゲート数を減少させることでガスの収束性能を向上させることを実証する。
我々の戦略は、ワンホットエンコーディングを用いた一般組合せ最適化問題にも有益である。
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