論文の概要: Light Cone Cancellation for Variational Quantum Eigensolver Ansatz
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19497v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 12:31:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:15:27.650573
- Title: Light Cone Cancellation for Variational Quantum Eigensolver Ansatz
- Title（参考訳）: 変量量子固有ソルバアンサッツのための光コーンキャンセラ
- Authors: Xinjian Yan, Xinwei Lee, Ningyi Xie, Yoshiyuki Saito, Leo Kurosawa, Nobuyoshi Asai, Dongsheng Cai, HoongChuin Lau,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ハイブリッドアプローチを利用するアルゴリズムのクラスである。
本研究では,光コーンキャンセラ法 (LCC) を用いて変動回路の最適化を行う。
その結果,LCCはLCCを含まない場合よりも高い近似比が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1347083354427707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) represent a class of algorithms that utilize a hybrid approach, combining classical and quantum computing techniques. In this approach, classical computers serve as optimizers that update circuit parameters to find approximate solutions to complex problems. In this study, we apply a method known as Light Cone Cancellation (LCC) to optimize variational circuits, effectively reducing the required number of qubits and gates for circuit simulation. We then evaluate the performance of LCC one of the VQAs -- the Variational Quantum Eigensolver (VQE) -- to address the Max-Cut problem. Compared with the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), VQE offers greater degrees of freedom at lower circuit depths. By applying LCC to VQE, we can shift the complexity of circuit simulation from the number of qubits to the number of edges in the graph, i.e., from exponential time to polynomial time. This enables us to solve large problems up to 50 vertices, without actually simulating the entire circuit. From our simulation in a 7-qubit and a 27-qubit noisy devices, we show that LCC yields higher approximation ratios than those cases without LCC, implying that the effect of noise is reduced when LCC is applied.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、古典的および量子コンピューティング技術を組み合わせたハイブリッドアプローチを利用するアルゴリズムのクラスである。
このアプローチでは、古典コンピュータは回路パラメータを更新し、複雑な問題に対する近似解を見つける最適化器として機能する。
本研究では,光コーンキャンセラ法 (LCC) を用いて変動回路を最適化し,回路シミュレーションに必要なキュービット数とゲート数を効果的に削減する。
次に,変分量子固有解器(VQE)であるVQAsのLCCの性能を評価し,Max-Cut問題に対処する。
量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) と比較すると、VQEは低い回路深さでより大きな自由度を提供する。
VQEにLCCを適用することで、回路シミュレーションの複雑さをキュービット数からグラフのエッジ数、すなわち指数時間から多項式時間にシフトすることができる。
これにより、回路全体を実際にシミュレートすることなく、50頂点までの大規模な問題を解くことができる。
7-qubit と 27-qubit の雑音特性をシミュレーションした結果,LCC は LCC を含まない場合よりも高い近似比が得られ,LCC を適用した場合の雑音効果が低下することが示唆された。
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