論文の概要: Reducing the Number of Qubits from $n^2$ to $n\log_{2} (n)$ to Solve the Traveling Salesman Problem with Quantum Computers: A Proposal for Demonstrating Quantum Supremacy in the NISQ Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18530v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 18:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:08:24.151712
• Title: Reducing the Number of Qubits from $n^2$ to $n\log_{2} (n)$ to Solve the Traveling Salesman Problem with Quantum Computers: A Proposal for Demonstrating Quantum Supremacy in the NISQ Era
• Title（参考訳）: 量子コンピュータによるトラベルセールスマン問題を解決するために、量子ビット数を$n^2$から$n\log_{2} (n)$に削減する: nisq時代の量子超越性を示すための提案
• Authors: Mehdi Ramezani, Sadegh Salami, Mehdi Shokhmkar, Morteza Moradi and Alireza Bahrampour
• Abstract要約: 本研究では、トラベリングセールスマン問題(TSP)に対処するため、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)フレームワークに根ざした新しいアプローチを導入する。 所要のキュービット数を$n2$から$nlog_2 (n)$に戦略的に削減することにより、我々のQAOAベースのアルゴリズムは、確立されたメトリクスに基づいたパフォーマンスの向上を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5999407512883512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In our pursuit of quantum supremacy during the NISQ era, this research introduces a novel approach rooted in the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) framework to address the Traveling Salesman Problem (TSP). By strategically reducing the requisite qubit count from $n^2$ to $n\log_{2} (n)$, our QAOA-based algorithm not only contributes to the ongoing discourse on qubit efficiency but also demonstrates improved performance based on established metrics, underscoring its potential for achieving NISQ-era supremacy in solving real-world optimization challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,nisq時代の量子超越性の追求において,量子近似最適化アルゴリズム (qaoa) を基盤とする新しいアプローチを導入し,トラベルセールスマン問題 (tsp) に対処する。 所要のキュービット数を$n^2$から$n\log_{2} (n)$に戦略的に削減することにより、我々のQAOAベースのアルゴリズムは、キュービット効率に関する現在進行中の議論に寄与するだけでなく、確立されたメトリクスに基づくパフォーマンスの向上も示し、実世界の最適化課題の解決におけるNISQ時代の優位性の実現の可能性を示している。

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