論文の概要: Entropic property of randomized QAOA circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01807v4
- Date: Tue, 28 Nov 2023 16:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 15:09:27.047425
- Title: Entropic property of randomized QAOA circuits
- Title(参考訳): ランダム化QAOA回路のエントロピー特性
- Authors: A. Yu. Chernyavskiy, B. I. Bantysh, Yu. I. Bogdanov
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、パラメータ化量子回路を用いてビットストリングをサンプリングすることで離散最適化問題を解決することを目的としている。
我々は、確率に関する解析方程式と、そのようなサンプリングによって常にエネルギー分布のエントロピーが高くなるという数値的な証拠を提供する。
また, ランダムサンプリングよりも平均値が高い大域的最適値を得る確率も解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum approximate optimization algorithm (QAOA) aims to solve discrete
optimization problems by sampling bitstrings using a parameterized quantum
circuit. The circuit parameters (angles) are optimized in the way that
minimizes the cost Hamiltonian expectation value. Recently, general statistical
properties of QAOA output probability distributions have begun to be studied.
In contrast to the conventional approach, we analyse QAOA circuits with random
angles. We provide analytical equations for probabilities and the numerical
evidence that for unweighted Max-Cut problems on connected graphs such sampling
always gives higher entropy of energy distribution than uniform random sampling
of bitstrings. We also analyse the probability to obtain the global optima,
which appears to be higher on average than for random sampling.
- Abstract(参考訳): 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、パラメータ化量子回路を用いてビットストリングをサンプリングすることで離散最適化問題を解決することを目的とする。
回路パラメータ(角度)はコストハミルトニアン期待値を最小限に抑えるように最適化される。
近年,QAOA出力確率分布の一般統計的性質の研究が始まっている。
従来の手法とは対照的に、ランダムな角度でQAOA回路を解析する。
我々は、確率に関する解析方程式と、そのようなサンプリングがビットストリングの一様ランダムサンプリングよりもエネルギー分布のエントロピーを常に高めるという数値的な証拠を提供する。
また, ランダムサンプリングよりも平均値が高い大域的最適値を得る確率も解析する。
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