論文の概要: Exploring the Potential of Qutrits for Quantum Optimization of Graph Coloring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08050v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 21:31:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 15:36:07.229023
• Title: Exploring the Potential of Qutrits for Quantum Optimization of Graph Coloring
• Title（参考訳）: グラフカラーリングの量子最適化におけるqutritsの可能性の検討
• Authors: Gabriel Bottrill, Mudit Pandey, Olivia Di Matteo
• Abstract要約: Qutritsは、短期デバイス上のいくつかの問題を解決するのに役立つかもしれない。 我々はPennyLaneを用いてノイズレスシミュレーションを行い、量子ビットベースのQAOAに対する定式化を比較する。 この研究は、クォートリットが近距離デバイス上のいくつかの問題を解決するのに有用であることを示しているが、ノイズの多い環境におけるその可能性を評価するにはさらなる作業が必要であることを示唆している。
• 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: Recent hardware demonstrations and advances in circuit compilation have made quantum computing with higher-dimensional systems (qudits) on near-term devices an attractive possibility. Some problems have more natural or optimal encodings using qudits over qubits. We explore this potential by formulating graph 3-coloring, a well-known and difficult problem with practical applications, using qutrits, and solve it using the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). Qutrit-based cost and mixer Hamiltonians are constructed along with appropriate quantum circuits using qutrit gates. We run noiseless simulations using PennyLane to compare the formulation against qubit-based QAOA, and analyze the solution quality and resources required. Preliminary results show that the qutrit encoding finds more accurate solutions with a comparable set of hyperparameters, uses half as many qudits, and has a notably smaller circuit depth per layer than an efficient qubit encoding. This work suggests that qutrits may be useful in solving some problems on near-term devices, however further work is required to assess their potential in a noisy environment.
• Abstract（参考訳）: 近年のハードウェア実証と回路コンパイルの進歩により、短期デバイス上の高次元システム(キューディット)を用いた量子コンピューティングが魅力的な可能性となった。 いくつかの問題は、量子ビット上のquditを用いたより自然な、あるいは最適なエンコーディングを持っている。 本稿では, 量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を用いて, グラフの3色化を定式化し, 量子近似アルゴリズム(QAOA) を用いてこの問題を解く。 qutrit-based cost and mixer hamiltonianは、qutritゲートを用いた適切な量子回路と共に構築される。 我々は,qubitベースのqaoaと比較するためにpennylaneを用いた無ノイズシミュレーションを実施し,ソリューションの品質とリソースを解析した。 予備的な結果は、クトリットエンコーディングは、同等のハイパーパラメータのセットでより正確な解を見つけ、クディットを半分使用し、効率的な量子ビットエンコーディングよりも層当たりの回路深さが著しく小さいことを示している。 この研究は、クォートリットが近距離デバイス上のいくつかの問題を解決するのに有用であることを示しているが、ノイズの多い環境におけるその可能性を評価するにはさらなる作業が必要であることを示唆している。

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