論文の概要: Bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13898v1
- Date: Wed, 22 May 2024 18:11:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 20:43:22.446270
- Title: Bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization
- Title（参考訳）: Bias-field Digitalized counterdiabatic quantum optimization
- Authors: Alejandro Gomez Cadavid, Archismita Dalal, Anton Simen, Enrique Solano, Narendra N. Hegade,
- Abstract要約: 我々はこのプロトコルをバイアス場デジタルダイアバティック量子最適化(BF-DCQO)と呼ぶ。
私たちの純粋に量子的なアプローチは、古典的な変分量子アルゴリズムへの依存を排除します。
基底状態の成功確率のスケーリング改善を実現し、最大2桁まで増大する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a method for solving combinatorial optimization problems on digital quantum computers, where we incorporate auxiliary counterdiabatic (CD) terms into the adiabatic Hamiltonian, while integrating bias terms derived from an iterative digitized counterdiabatic quantum algorithm. We call this protocol bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization (BF-DCQO). Designed to effectively tackle large-scale combinatorial optimization problems, BF-DCQO demonstrates resilience against the limitations posed by the restricted coherence times of current quantum processors and shows clear enhancement even in the presence of noise. Additionally, our purely quantum approach eliminates the dependency on classical optimization required in hybrid classical-quantum schemes, thereby circumventing the trainability issues often associated with variational quantum algorithms. Through the analysis of an all-to-all connected general Ising spin-glass problem, we exhibit a polynomial scaling enhancement in ground state success probability compared to traditional DCQO and finite-time adiabatic quantum optimization methods. Furthermore, it achieves scaling improvements in ground state success probabilities, increasing by up to two orders of magnitude, and offers an average 1.3x better approximation ratio than the quantum approximate optimization algorithm for the problem sizes studied. We validate these findings through experimental implementations on both trapped-ion quantum computers and superconducting processors, tackling a maximum weighted independent set problem with 36 qubits and a spin-glass on a heavy-hex lattice with 100 qubits, respectively. These results mark a significant advancement in gate-based quantum computing, employing a fully quantum algorithmic approach.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタル量子コンピュータにおける組合せ最適化問題の解法を提案する。そこでは,逐次ディジタル化された反断熱量子アルゴリズムから導出されるバイアス項を統合するとともに,補助的反断熱量子(CD)項をアディアバティック・ハミルトニアンに組み込む。
本稿では,このプロトコルをBF-DCQO(BF-DCQO)と呼ぶ。
大規模な組合せ最適化問題に効果的に対処するために設計されたBF-DCQOは、現在の量子プロセッサのコヒーレンス時間制限による制限に対するレジリエンスを示し、ノイズの存在下でも明確に拡張されている。
さらに、我々の純粋量子アプローチは、ハイブリッド古典量子スキームで必要とされる古典最適化への依存を排除し、変分量子アルゴリズムに関連するトレーニング可能性の問題を回避する。
一般Isingスピングラス問題の解析を通じて,従来のDCQO法や有限時間断熱量子最適化法と比較して,基底状態の成功確率の多項式スケーリング向上を示す。
さらに、地上状態の成功確率のスケーリング改善を実現し、最大2桁まで増加し、研究した問題サイズに対する量子近似アルゴリズムよりも平均1.3倍良い近似比を提供する。
トラップイオン量子コンピュータと超伝導プロセッサの両方に実験的に実装し,36量子ビットの最大重み付き独立セット問題と100量子ビットの重み付き格子上のスピングラスを用いて,これらの知見を検証した。
これらの結果は、完全に量子アルゴリズムのアプローチを用いて、ゲートベースの量子コンピューティングの大幅な進歩を示す。
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