論文の概要: Towards Optimizations of Quantum Circuit Simulation for Solving Max-Cut Problems with QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03019v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 06:08:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:26:14.354583
• Title: Towards Optimizations of Quantum Circuit Simulation for Solving Max-Cut Problems with QAOA
• Title（参考訳）: qaoaを用いた最大カット問題に対する量子回路シミュレーションの最適化に向けて
• Authors: Yu-Cheng Lin, Chuan-Chi Wang, Chia-Heng Tu, Shih-Hao Hung
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、近似を用いて最適化問題を解くために用いられる一般的な量子アルゴリズムの1つである。 しかし、仮想量子コンピュータ上でのQAOAの実行は、最適化問題を解くのに遅いシミュレーション速度に悩まされている。 本稿では,QAOAの量子演算を数学的に最適化し,QCSを高速化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5047640669285467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is one of the popular quantum algorithms that are used to solve combinatorial optimization problems via approximations. QAOA is able to be evaluated on both physical and virtual quantum computers simulated by classical computers, with virtual ones being favored for their noise-free feature and availability. Nevertheless, performing QAOA on virtual quantum computers suffers from a slow simulation speed for solving combinatorial optimization problems which require large-scale quantum circuit simulation (QCS). In this paper, we propose techniques to accelerate QCS for QAOA using mathematical optimizations to compress quantum operations, incorporating efficient bitwise operations to further lower the computational complexity, and leveraging different levels of parallelisms from modern multi-core processors, with a study case to show the effectiveness on solving max-cut problems.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、近似を用いて組合せ最適化問題を解決するために用いられる一般的な量子アルゴリズムの1つである。 qaoaは、従来のコンピュータがシミュレートした物理量子コンピュータと仮想量子コンピュータの両方で評価することができ、仮想量子コンピュータはそのノイズのない機能と可用性で好まれている。 それでも、仮想量子コンピュータ上でのqaoaの実行は、大規模量子回路シミュレーション(qcs)を必要とする組合せ最適化問題を解決するために、遅いシミュレーション速度に苦しむ。 本稿では,量子演算の数学的最適化を用いてQAOAのQCSを高速化する手法を提案し,より効率的なビットワイズ演算を導入して計算複雑性を低減し,現代のマルチコアプロセッサから異なるレベルの並列処理を利用する手法を提案する。

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