論文の概要: Fast Simulation of High-Depth QAOA Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04841v2
- Date: Tue, 12 Sep 2023 23:23:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-14 11:24:23.579152
- Title: Fast Simulation of High-Depth QAOA Circuits
- Title(参考訳): 高密度QAOA回路の高速シミュレーション
- Authors: Danylo Lykov, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Yuri Alexeev, Marco Pistoia
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のシミュレータを提案する。
本シミュレータはQAOAパラメータ最適化の計算コストを削減することを目的として設計されている。
cuQuantumをベースとした最先端のGPU量子回路シミュレータと比較して,典型的なQAOAパラメータ最適化の時間を,$n = 26$ qubitsで11倍に短縮する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.778538580079365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Until high-fidelity quantum computers with a large number of qubits become
widely available, classical simulation remains a vital tool for algorithm
design, tuning, and validation. We present a simulator for the Quantum
Approximate Optimization Algorithm (QAOA). Our simulator is designed with the
goal of reducing the computational cost of QAOA parameter optimization and
supports both CPU and GPU execution. Our central observation is that the
computational cost of both simulating the QAOA state and computing the QAOA
objective to be optimized can be reduced by precomputing the diagonal
Hamiltonian encoding the problem. We reduce the time for a typical QAOA
parameter optimization by eleven times for $n = 26$ qubits compared to a
state-of-the-art GPU quantum circuit simulator based on cuQuantum. Our
simulator is available on GitHub: https://github.com/jpmorganchase/QOKit
- Abstract(参考訳): 多くの量子ビットを持つ高忠実度量子コンピュータが広く利用可能になるまで、古典的なシミュレーションはアルゴリズムの設計、チューニング、検証に不可欠である。
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のシミュレータを提案する。
このシミュレータはQAOAパラメータ最適化の計算コストを削減し,CPUとGPUの両方の実行をサポートすることを目標に設計されている。
我々の中心的な観察は、QAOA状態のシミュレーションと最適化すべきQAOA目標の計算の両方の計算コストを、この問題を符号化する対角ハミルトニアンをプリ計算することで削減できるということである。
cuQuantumをベースとした最先端のGPU量子回路シミュレータと比較して,典型的なQAOAパラメータ最適化の時間を,$n = 26$ qubitsで11倍削減する。
私たちのシミュレータはgithubで入手できる。 https://github.com/jpmorganchase/qokit
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