論文の概要: Performant near-term quantum combinatorial optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16135v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 15:56:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:24:08.965170
- Title: Performant near-term quantum combinatorial optimization
- Title（参考訳）: Performant near-term quantum combinatorial optimization
- Authors: Titus D. Morris, Ananth Kaushik, Martin Roetteler, Phillip C. Lotshaw,
- Abstract要約: 線形深度回路を用いた最適化問題に対する変分量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、ターゲット量子関数の各項を制御するために設計されたハミルトン生成器からなるアンサッツを使用する。
性能と資源最小化のアプローチは、潜在的な量子計算上の利点の候補として有望である、と結論付けます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1999555634662633
- License:
- Abstract: Combinatorial optimization is a promising application for near-term quantum computers, however, identifying performant algorithms suited to noisy quantum hardware remains as an important goal to potentially realizing quantum computational advantages. To address this we present a variational quantum algorithm for solving combinatorial optimization problems with linear-depth circuits. Our algorithm uses an ansatz composed of Hamiltonian generators designed to control each term in the target combinatorial function, along with parameter updates following a modified version of quantum imaginary time evolution. We evaluate this ansatz in numerical simulations that target solutions to the MAXCUT problem. The state evolution is shown to closely mimic imaginary time evolution, and its optimal-solution convergence is further improved using adaptive transformations of the classical Hamiltonian spectrum. With these innovations, the algorithm consistently converges to optimal solutions, with interesting highly-entangled dynamics along the way. We further demonstrate the success of this approach by performing optimization of a truncated version of our ansatz with up to 32 qubits in a trapped-ion quantum computer, using measurements from the quantum computer to train the ansatz and prepare optimal solutions with high fidelity in the majority of cases we consider. The success of these large-scale quantum circuit optimizations, in the presence of realistic hardware constraints and without error mitigation, mark significant progress on the path towards solving combinatorial problems using quantum computers. We conclude our performant and resource-minimal approach is a promising candidate for potential quantum computational advantages.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化は、短期量子コンピュータにとって有望な応用であるが、ノイズの多い量子ハードウェアに適したパフォーマンスアルゴリズムを特定することは、量子コンピューティングの利点を実現するための重要な目標である。
そこで本研究では,線形深度回路を用いた組合せ最適化問題の解法として,変分量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、ターゲット組合せ関数の各項を制御するために設計されたハミルトン生成器からなるアンサッツと、量子想像時間進化の修正版に続くパラメータ更新を使用する。
我々は,MAXCUT問題に対する解を目標とする数値シミュレーションにおいて,このアンサッツを評価する。
状態の進化は想像上の時間進化を忠実に模倣することが示され、その最適解収束は古典的ハミルトンスペクトルの適応変換を用いてさらに改善される。
これらの革新により、アルゴリズムは常に最適解に収束し、その過程で興味深い高絡み合いのダイナミクスを持つ。
さらに, 量子コンピュータを用いて, 量子コンピュータによるアンサッツのトレーニングを行い, 大部分のケースにおいて高い忠実度で最適解を作成することにより, 最大32キュービットのアンサッツの切り裂き版を最適化することで, このアプローチの成功を実証する。
これらの大規模量子回路最適化の成功は、現実的なハードウェア制約の存在とエラー軽減がなければ、量子コンピュータを用いた組合せ問題の解決への道のりを大きく進歩させる。
性能と資源最小化のアプローチは、潜在的な量子計算上の利点の候補として有望である、と結論付けます。
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