論文の概要: Quantum optimization using a 127-qubit gate-model IBM quantum computer can outperform quantum annealers for nontrivial binary optimization problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01743v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 19:08:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:02:09.594983
- Title: Quantum optimization using a 127-qubit gate-model IBM quantum computer can outperform quantum annealers for nontrivial binary optimization problems
- Title（参考訳）: 127キュービットゲートモデルIBM量子コンピュータを用いた量子最適化は、非自明なバイナリ最適化問題に対して量子アニールより優れている。
- Authors: Natasha Sachdeva, Gavin S. Harnett, Smarak Maity, Samuel Marsh, Yulun Wang, Adam Winick, Ryan Dougherty, Daniel Canuto, You Quan Chong, Michael Hush, Pranav S. Mundada, Christopher D. B. Bentley, Michael J. Biercuk, Yuval Baum,
- Abstract要約: ゲートモデル量子コンピュータにおける二項最適化問題に対する量子解法を提案する。
最大127キュービットの問題の正しい解を一貫して提供する。
我々はこの解法をIBM量子コンピュータ上でベンチマークする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a comprehensive quantum solver for binary combinatorial optimization problems on gate-model quantum computers that outperforms any published alternative and consistently delivers correct solutions for problems with up to 127 qubits. We provide an overview of the internal workflow, describing the integration of a customized ansatz and variational parameter update strategy, efficient error suppression in hardware execution, and overhead-free post-processing to correct for bit-flip errors. We benchmark this solver on IBM quantum computers for several classically nontrivial unconstrained binary optimization problems -- the entire optimization is conducted on hardware with no use of classical simulation or prior knowledge of the solution. First, we demonstrate the ability to correctly solve Max-Cut instances for random regular graphs with a variety of densities using up to 120 qubits, where the graph topologies are not matched to device connectivity. Next, we apply the solver to higher-order binary optimization and successfully search for the ground state energy of a 127-qubit spin-glass model with linear, quadratic, and cubic interaction terms. Use of this new quantum solver increases the likelihood of finding the minimum energy by up to $\sim1,500\times$ relative to published results using a DWave annealer, and it can find the correct solution when the annealer fails. Furthermore, for both problem types, the Q-CTRL solver outperforms a heuristic local solver used to indicate the relative difficulty of the problems pursued. Overall, these results represent the largest quantum optimizations successfully solved on hardware to date, and demonstrate the first time a gate-model quantum computer has been able to outperform an annealer for a class of binary optimization problems.
- Abstract（参考訳）: ゲートモデル量子コンピュータにおける二項組合せ最適化問題に対する包括的量子解法を導入する。
内部ワークフローの概要として、カスタマイズされたアンサッツと変分パラメータ更新戦略の統合、ハードウェア実行におけるエラーの効率的な抑制、ビットフリップエラーの修正のためのオーバーヘッドのない後処理について述べる。
我々は、この問題をIBMの量子コンピュータにベンチマークし、古典的な非自明なバイナリ最適化問題をいくつか行ない、古典的なシミュレーションやソリューションの事前知識を使わずに、ハードウェア上で最適化を行う。
まず、最大120キュービットの密度を持つランダムな正規グラフに対して、そのグラフトポロジがデバイス接続と一致しないようなランダムな正規グラフに対して、Max-Cutのインスタンスを正しく解く能力を示す。
次に, 線形, 二次, 立方体相互作用項を持つ127キュービットスピングラスモデルの高次二乗最適化に適用し, 基底状態エネルギーの探索に成功した。
この新しい量子解法は、DWaveアニールラーを用いて公表された結果と比較して最大$\sim1500\times$で最小エネルギーを見つける可能性を高め、アニールラーが故障した場合に正しい解を見つけることができる。
さらに、どちらの問題にも、Q-CTRLソルバは、追求された問題の相対的難易度を示すために用いられるヒューリスティック局所解器よりも優れる。
全体として、これらの結果はハードウェア上での解決に成功している最大の量子最適化であり、ゲートモデル量子コンピュータが二進最適化のクラスにおいてアニールを初めて上回ったことを実証している。
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