論文の概要: Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09421v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 19:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 22:03:36.188479
• Title: Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits
• Title（参考訳）: 量子ビット数が少ない大規模量子最適化器を目指して
• Authors: Marco Sciorilli, Lucas Borges, Taylor L. Patti, Diego García-Martín, Giancarlo Camilo, Anima Anandkumar, Leandro Aolita,
• Abstract要約: 我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。 我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.63282173947468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a variational quantum solver for combinatorial optimizations over $m=\mathcal{O}(n^k)$ binary variables using only $n$ qubits, with tunable $k>1$. The number of parameters and circuit depth display mild linear and sublinear scalings in $m$, respectively. Moreover, we analytically prove that the specific qubit-efficient encoding brings in a super-polynomial mitigation of barren plateaus as a built-in feature. This leads to unprecedented quantum-solver performances. For $m=7000$, numerical simulations produce solutions competitive in quality with state-of-the-art classical solvers. In turn, for $m=2000$, an experiment with $n=17$ trapped-ion qubits featured MaxCut approximation ratios estimated to be beyond the hardness threshold $0.941$. To our knowledge, this is the highest quality attained experimentally on such sizes. Our findings offer a novel heuristics for quantum-inspired solvers as well as a promising route towards solving commercially-relevant problems on near term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 我々は、$m=\mathcal{O}(n^k)$バイナリ変数に対して、$n$ qubitsのみを用いてチューナブルな$k>1$を用いて、組合せ最適化のための変分量子解法を導入する。 パラメータ数と回路深度はそれぞれ$m$の線形およびサブ線形のスケーリングを軽度に表示する。 さらに,特定量子ビット効率の符号化がバレン高原の超ポリノミカル緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。 これは前例のない量子解法のパフォーマンスをもたらす。 $m=7000$の場合、数値シミュレーションは最先端の古典解法と競合する解を生成する。 逆に$m=2000$の場合、$n=17$トラップイオン量子ビットを用いた実験では、MaxCut近似比が0.941$を超えると見積もられた。 私たちの知る限り、これはそのようなサイズで実験的に得られた最高の品質です。 我々の発見は、量子にインスパイアされた解法に対する新しいヒューリスティックスと、近未来の量子デバイスにおける商業的関連問題の解決への有望な道筋を提供する。

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