論文の概要: Dynamic-ADAPT-QAOA: An algorithm with shallow and noise-resilient circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00047v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:42:56.788378
• Title: Dynamic-ADAPT-QAOA: An algorithm with shallow and noise-resilient circuits
• Title（参考訳）: Dynamic-ADAPT-QAOA:浅・雑音耐性回路を用いたアルゴリズム
• Authors: Nikola Yanakiev, Normann Mertig, Christopher K. Long, David R. M. Arvidsson-Shukur
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の短期実装の提案であるDynamic-ADAPT-QAOAを提案する。 我々のアルゴリズムは、標準ADAPT-QAOAの回路深さとCNOT数を著しく削減する。 標準のADAPT-QAOAと比較すると、これは耐雑音性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is an appealing proposal to solve NP problems on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) hardware. Making NISQ implementations of the QAOA resilient to noise requires short ansatz circuits with as few CNOT gates as possible. Here, we present Dynamic-ADAPT-QAOA. Our algorithm significantly reduces the circuit depth and the CNOT count of standard ADAPT-QAOA, a leading proposal for near-term implementations of the QAOA. Throughout our algorithm, the decision to apply CNOT-intensive operations is made dynamically, based on algorithmic benefits. Using density-matrix simulations, we benchmark the noise resilience of ADAPT-QAOA and Dynamic-ADAPT-QAOA. We compute the gate-error probability $p_\text{gate}^\star$ below which these algorithms provide, on average, more accurate solutions than the classical, polynomial-time approximation algorithm by Goemans and Williamson. For small systems with $6-10$ qubits, we show that $p_{\text{gate}}^\star>10^{-3}$ for Dynamic-ADAPT-QAOA. Compared to standard ADAPT-QAOA, this constitutes an order-of-magnitude improvement in noise resilience. This improvement should make Dynamic-ADAPT-QAOA viable for implementations on superconducting NISQ hardware, even in the absence of error mitigation.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上のNP問題を解くための魅力的な提案である。 ノイズに耐性を持つQAOAのNISQ実装を実現するには、できるだけCNOTゲートが少ない短いアンサッツ回路が必要である。 本稿ではDynamic-ADAPT-QAOAについて述べる。 本アルゴリズムは,QAOAの短期実装における主要な提案である標準ADAPT-QAOAの回路深さとCNOT数を大幅に削減する。 提案アルゴリズムを通じて,アルゴリズムの利点に基づいて,CNOT集約演算を動的に適用する決定を行う。 密度行列シミュレーションを用いて、ADAPT-QAOAとDynamic-ADAPT-QAOAの耐雑音性をベンチマークする。 ゲートエラー確率 $p_\text{gate}^\star$ を計算し、これらのアルゴリズムはゲーマンとウィリアムソンによる古典的多項式時間近似アルゴリズムよりも平均的で正確な解を提供する。 6-10$ qubitsの小さなシステムの場合、$p_{\text{gate}}^\star>10^{-3}$ for Dynamic-ADAPT-QAOA。 標準のADAPT-QAOAと比較すると、これは耐雑音性を大幅に向上させる。 この改良により、動的ADAPT-QAOAは、エラーの軽減がなくても、NISQハードウェアの超伝導実装に有効になる。

関連論文リスト

• Multiscale Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
  量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、最適化問題の近似解を見つけるために設計された標準アルゴリズムの1つである。 本稿では,QAOAの能力と実空間再正規化群変換を取り入れたQAOAの新バージョンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T07:47:16Z)
• ADAPT-QAOA with a classically inspired initial state [0.0]
  我々は古典近似アルゴリズムにインスパイアされた初期状態でADAPT-QAOAを開始することを提案する。 このアルゴリズムは,従来のQAOAやADAPT-QAOAと同等の精度を達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T01:12:12Z)
• Solving Systems of Linear Equations: HHL from a Tensor Networks Perspective [39.58317527488534]
  本稿では,HHLアルゴリズムに基づく線形方程式系の解法を,新しい四重項法を用いて提案する。 テンソルネットワーク上で量子インスパイアされたバージョンを実行し、プロジェクションのような非単体演算を行う能力を生かした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T08:18:41Z)
• How Much Entanglement Do Quantum Optimization Algorithms Require? [0.0]
  ADAPT-QAOA施行時に発生する絡みについて検討した。 この柔軟性を漸進的に制限することにより、初期におけるより多くの絡み合いエントロピーが、後段におけるより速い収束と一致していることが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T18:00:02Z)
• Twisted hybrid algorithms for combinatorial optimization [68.8204255655161]
  提案されたハイブリッドアルゴリズムは、コスト関数をハミルトニアン問題にエンコードし、回路の複雑さの低い一連の状態によってエネルギーを最適化する。 レベル$p=2,ldots, 6$の場合、予想される近似比をほぼ維持しながら、レベル$p$を1に減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:47:16Z)
• Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
  我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。 問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。 これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z)
• A loop Quantum Approximate Optimization Algorithm with Hamiltonian updating [0.0]
  本稿では,ループQAOAと呼ばれる非常に浅い回路を持つ量子近似最適化アルゴリズムを提案する。 浅い回路からの出力をバイアスとして活用する洞察は他の量子アルゴリズムにも応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T12:55:51Z)
• Quantum Approximate Optimization Algorithm Based Maximum Likelihood Detection [80.28858481461418]
  量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。 量子技術の最近の進歩は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスへの道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-11T10:56:24Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
  変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。 本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。 この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)
• Quantum Approximation for Wireless Scheduling [11.79760591464748]
  本稿では,無線スケジューリング問題に対する量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。 QAOAは多くのアプリケーションで有望なハイブリッド量子古典アルゴリズムの1つである。 QAOAにインスパイアされたスケジューリングのための量子近似最適化(QAOS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T13:29:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。