Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiscale Quantum Approximate Optimization Algorithm

論文の概要: Multiscale Quantum Approximate Optimization Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06181v1
Date: Mon, 11 Dec 2023 07:47:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 16:27:30.345393
Title: Multiscale Quantum Approximate Optimization Algorithm
Title（参考訳）: マルチスケール量子近似最適化アルゴリズム
Authors: Ping Zou
Abstract要約: 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。
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: The quantum approximate optimization algorithm (QAOA) is one of the canonical algorithms designed to find approximate solutions to combinatorial optimization problems in current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. It is an active area of research to exhibit its speedup over classical algorithms. The performance of the QAOA at low depths is limited, while the QAOA at higher depths is constrained by the current techniques. We propose a new version of QAOA that incorporates the capabilities of QAOA and the real-space renormalization group transformation, resulting in enhanced performance. Numerical simulations demonstrate that our algorithm can provide accurate solutions for certain randomly generated instances utilizing QAOA at low depths, even at the lowest depth. The algorithm is suitable for NISQ devices to exhibit a quantum advantage.
Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、現在のノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける組合せ最適化問題の近似解を求めるために設計された標準アルゴリズムの1つである。古典的アルゴリズムを超越したスピードアップを示す研究の活発な領域である。低深度でのQAOAの性能は制限されているが、高深度でのQAOAは現在の技術によって制限されている。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。数値シミュレーションにより,本アルゴリズムは低深度でもqaoaを用いてランダムに生成されたインスタンスに対して正確な解を与えることができることを示した。このアルゴリズムは、NISQデバイスが量子優位性を示すのに適している。

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