論文の概要: Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03310v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 20:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:55:54.206100
• Title: Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムのパラメータ予測のためのグラフ学習
• Authors: Zhiding Liang, Gang Liu, Zheyuan Liu, Jinglei Cheng, Tianyi Hao, Kecheng Liu, Hang Ren, Zhixin Song, Ji Liu, Fanny Ye, Yiyu Shi
• Abstract要約: 量子近似最適化(Quantum Approximate Optimization, QAOA)は、Max-Cutの問題を効率的に解く可能性において際立っている。 我々は,GNNをウォームスタート手法として,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてQAOAを最適化する。 以上の結果から,量子コンピューティングにおけるGNNのQAOA性能向上の可能性が示唆され,量子古典的ハイブリッドコンピューティングへの新たな道が開かれた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.554010382366302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, quantum computing has emerged as a transformative force in the field of combinatorial optimization, offering novel approaches to tackling complex problems that have long challenged classical computational methods. Among these, the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) stands out for its potential to efficiently solve the Max-Cut problem, a quintessential example of combinatorial optimization. However, practical application faces challenges due to current limitations on quantum computational resource. Our work optimizes QAOA initialization, using Graph Neural Networks (GNN) as a warm-start technique. This sacrifices affordable computational resource on classical computer to reduce quantum computational resource overhead, enhancing QAOA's effectiveness. Experiments with various GNN architectures demonstrate the adaptability and stability of our framework, highlighting the synergy between quantum algorithms and machine learning. Our findings show GNN's potential in improving QAOA performance, opening new avenues for hybrid quantum-classical approaches in quantum computing and contributing to practical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは組合せ最適化の分野で革新的な力として登場し、古典的計算手法に長年挑戦してきた複雑な問題に取り組むための新しいアプローチを提供している。 このうち、量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)は、組合せ最適化の基本的な例であるマックスカット問題を効率的に解く可能性を示す。 しかし、実際の応用は、現在の量子計算資源の制限のために困難に直面している。 我々の研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)をウォームスタート技術として使用して、QAOA初期化を最適化する。 これは、量子計算リソースのオーバーヘッドを減らし、QAOAの有効性を高めるために、古典的なコンピュータ上の安価な計算リソースを犠牲にする。 さまざまなGNNアーキテクチャによる実験は、我々のフレームワークの適応性と安定性を示し、量子アルゴリズムと機械学習の相乗効果を強調している。 我々の研究結果は、GNNがQAOA性能を向上させる可能性を示し、量子コンピューティングにおけるハイブリッド量子古典的アプローチの新たな道を開いた。

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