論文の概要: Benchmarking Adaptative Variational Quantum Algorithms on QUBO Instances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01789v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 14:39:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 13:48:15.928171
- Title: Benchmarking Adaptative Variational Quantum Algorithms on QUBO Instances
- Title（参考訳）: QUBOインスタンス上の適応変分量子アルゴリズムのベンチマーク
- Authors: Gloria Turati (1), Maurizio Ferrari Dacrema (1), Paolo Cremonesi (1)
((1) Politecnico di Milano)
- Abstract要約: 適応型VQAは、トレーニング中にパラメータの追加、削除、最適化によって回路構造を動的に修正する。
可変量子固有解器(EVQE)、可変アンサッツ(VAns)、ランダム適応-VQE(RA-VQE)の3つの適応的VQAを分析し、ベースラインとして導入するランダムなアプローチを提案する。
我々の分析は、短期量子デバイス用に設計されたAdaptative VQAのベンチマークを設定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, Variational Quantum Algorithms (VQAs) have emerged as a
promising approach for solving optimization problems on quantum computers in
the NISQ era. However, one limitation of VQAs is their reliance on
fixed-structure circuits, which may not be taylored for specific problems or
hardware configurations. A leading strategy to address this issue are
Adaptative VQAs, which dynamically modify the circuit structure by adding and
removing gates, and optimize their parameters during the training. Several
Adaptative VQAs, based on heuristics such as circuit shallowness, entanglement
capability and hardware compatibility, have already been proposed in the
literature, but there is still lack of a systematic comparison between the
different methods. In this paper, we aim to fill this gap by analyzing three
Adaptative VQAs: Evolutionary Variational Quantum Eigensolver (EVQE), Variable
Ansatz (VAns), already proposed in the literature, and Random Adapt-VQE
(RA-VQE), a random approach we introduce as a baseline. In order to compare
these algorithms to traditional VQAs, we also include the Quantum Approximate
Optimization Algorithm (QAOA) in our analysis. We apply these algorithms to
QUBO problems and study their performance by examining the quality of the
solutions found and the computational times required. Additionally, we
investigate how the choice of the hyperparameters can impact the overall
performance of the algorithms, highlighting the importance of selecting an
appropriate methodology for hyperparameter tuning. Our analysis sets benchmarks
for Adaptative VQAs designed for near-term quantum devices and provides
valuable insights to guide future research in this area.
- Abstract（参考訳）: 近年, 変分量子アルゴリズム (VQA) は, NISQ時代の量子コンピュータにおける最適化問題の解法として期待されている。
しかしながら、VQAの1つの制限は、特定の問題やハードウェア構成に適合しない固定構造回路に依存していることである。
この問題を解決するための主要な戦略はAdaptative VQAで、ゲートの追加と削除によって回路構造を動的に変更し、トレーニング中にパラメータを最適化する。
回路の浅さ,絡み合い能力,ハードウェア互換性などのヒューリスティックに基づく適応vqaは,文献ですでに提案されているが,両者の方法の系統的な比較はいまだに不十分である。
本稿では, 進化的変分量子固有解法 (EVQE) , 可変アンザッツ (VAns) , ランダム適応-VQE (RA-VQE) の3つの変分量子固有解法 (EVQE) を解析し, このギャップを埋めることを目的とする。
これらのアルゴリズムを従来のVQAと比較するために、分析には量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)も含んでいる。
これらのアルゴリズムをqubo問題に適用し,検出した解の品質と計算時間を調べ,その性能について検討した。
さらに,ハイパーパラメータの選択がアルゴリズム全体の性能に与える影響について検討し,ハイパーパラメータチューニングに適切な手法を選択することの重要性を強調した。
我々の分析は、短期量子デバイス向けに設計された適応vqaのベンチマークを設定し、この分野の将来研究のガイドとなる貴重な洞察を提供する。
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