論文の概要: Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05958v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 01:37:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-06-11 15:16:08.455063
- Title: Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory
- Title(参考訳): 量子Z2格子ゲージ理論を用いた高次非拘束二元最適化の高速化
- Authors: Bi-Ying Wang, Xiaopeng Cui, Qingguo Zeng, Yemin Zhan, Yu Shi, Man-Hong Yung,
- Abstract要約: このアルゴリズムにゲージ対称性を導入することにより,量子断熱アルゴリズムを実装し,アルゴリズムの高速化を実現する。
ゲージ対称性は、状態が瞬時に基底状態になることを強制し、計算をさらに高速化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2131426229426405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How to quickly solve the problem of high-order unconstrained binary optimization (HUBO) has attracted much attention, because of its importance and wide-range applications. Here we implement HUBO using a quantum adiabatic algorithm and achieve algorithmic speedup by introducing gauge symmetry into the algorithm. Gauge symmetry enforces the state to be in the instantaneous ground state, further speeding up the computation. Specifically we map the HUBO problem to quantum Z2 lattice gauge theory defined on the dual graph. The gauge operators are found by using the closed-loop-search algorithm, and subsequently the speedup scheme with gauge symmetry for HUBO problem is developed. As an example demonstrated in the classical computers, we present the mathematical formulation of our speedup scheme and propose the so-called gauged local annealing (gLQA) , which is the local quantum annealing (LQA) protected by the gauge symmetry. We then use gLQA to calculate the ground state energy of the Z2 gauge theory. gLQA reduces the computational time by one order of magnitude from that of LQA.
- Abstract(参考訳): 高次非制約バイナリ最適化(HUBO)の問題を迅速に解決する方法は、その重要性と広範囲の応用により、多くの注目を集めている。
本稿では、量子断熱アルゴリズムを用いてHUBOを実装し、このアルゴリズムにゲージ対称性を導入してアルゴリズムの高速化を実現する。
ゲージ対称性は、状態が瞬時に基底状態になることを強制し、計算をさらに高速化する。
具体的には、HUBO問題を双対グラフ上で定義された量子Z2格子ゲージ理論にマッピングする。
ゲージ演算子は閉ループ探索アルゴリズムを用いて検出され、HUBO問題に対するゲージ対称性を持つ高速化スキームが開発された。
古典的計算機で実証された例として,我々の高速化スキームの数学的定式化を提案し,ゲージ対称性によって保護される局所量子アニール (LQA) であるゲージド局所アニール (gLQA) という,いわゆるゲージド局所アニール (gLQA) を提案する。
次に、gLQAを用いてZ2ゲージ理論の基底状態エネルギーを計算する。
gLQAは、LQAの計算時間から1桁の計算時間を短縮する。
関連論文リスト
- Fast Expectation Value Calculation Speedup of Quantum Approximate Optimization Algorithm: HoLCUs QAOA [55.2480439325792]
本稿では,LCU演算子の線形結合として表現できる演算子の期待値を計算するための新しい手法を提案する。
この方法は任意の量子アルゴリズムに対して一般的であり、変分量子アルゴリズムの加速に特に関心がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-03T17:15:23Z) - Solving quadratic binary optimization problems using quantum SDP methods: Non-asymptotic running time analysis [1.9081120388919084]
量子コンピュータは、最先端の古典的手法よりも優れたスケールのリソースを用いて、半定値プログラム(SDP)を解くことができる。
本稿では,量子SDPソルバの非漸近的リソース要求の解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-21T12:54:05Z) - Optimization by Decoded Quantum Interferometry [43.55132675053983]
本稿では,古典的復号化問題に対する古典的最適化問題を減じるための量子アルゴリズムを提案する。
DQIは、既知の量子時間古典アルゴリズムよりも近似比が良いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T17:47:42Z) - Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithms for Logistics Scheduling [33.04597339860113]
本研究では,自動化ロボットの求人スケジューリング問題と旅行セールスパーソン問題について検討する。
DCQOでは、断熱量子力学を用いて最適化問題の解を求める。
我々は超伝導およびトラップイオン量子プロセッサにアルゴリズムを実験的に実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T16:53:30Z) - Measuring the Loschmidt amplitude for finite-energy properties of the
Fermi-Hubbard model on an ion-trap quantum computer [27.84599956781646]
本稿では,現在の量子コンピュータ上での量子古典的時系列アルゴリズムの動作について検討する。
具体的には,Fermi-Hubbardモデルに対するLoschmidt振幅をQuantinuum H2-1トラップイオンデバイス上の16$site ladder geometry(32軌道)で測定する。
有限エネルギーにおける局所観測可能量の期待値を測定することにより、量子古典アルゴリズムの完全動作に対する雑音の影響を数値解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T11:59:36Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T18:00:00Z) - A quantum advantage over classical for local max cut [48.02822142773719]
量子最適化近似アルゴリズム(QAOA)は、次数3グラフ上の古典的手法に匹敵する計算上の優位性を持つ。
結果として、最先端の量子ハードウェアに関係している小規模量子計算でさえ、比較可能な単純な古典よりも大きな優位性を持つ可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T16:42:05Z) - Solving the semidefinite relaxation of QUBOs in matrix multiplication
time, and faster with a quantum computer [0.20999222360659603]
いくつかの量子SDOソルバは、低精度な状態において高速化を提供する。
この事実を利用してアルゴリズムの精度への依存を指数関数的に改善する。
我々のアルゴリズムの量子実装は、$mathcalO left(ns + n1.5 cdot textpolylog left(n, | C |_F, frac1epsilon right)$の最悪の実行時間を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-10T23:12:05Z) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - Efficient quantum implementation of 2+1 U(1) lattice gauge theories with
Gauss law constraints [1.5675763601034223]
2つの空間次元におけるU(1)ゲージ理論のネーブな実装の指数的スケーリングを破る方法を示す。
IBMQ超伝導量子ビットハードウェアを用いた明示的可観測性計算において, 有限スズキ・トロッター時間ステップ, 回路近似, 量子ノイズの誤差について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T20:14:15Z) - On Quantum Speedups for Nonconvex Optimization via Quantum Tunneling
Walks [31.228956832890393]
古典的アルゴリズムは、互いによく知っているものを効率的に打つことはできないが、Qは適切な初期状態が与えられたときにできる。
我々は、古典的アルゴリズムが互いによく知っているものを効果的に打つことができないような、特定の二重井戸の風景を構築するが、Qは適切な初期状態を与えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T01:39:20Z) - Approximate encoding of quantum states using shallow circuits [0.0]
量子シミュレーションとアルゴリズムの一般的な要件は、2量子ゲートのシーケンスを通して複雑な状態を作成することである。
ここでは、限られた数のゲートを用いて、ターゲット状態の近似符号化を作成することを目的とする。
我々の研究は、局所ゲートを用いて目標状態を作成する普遍的な方法を提供し、既知の戦略よりも大幅に改善されたことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T18:00:04Z) - Quantum Speedup for Higher-Order Unconstrained Binary Optimization and
MIMO Maximum Likelihood Detection [2.5272389610447856]
実数値の高次非制約二項最適化問題をサポートする量子アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,古典的領域におけるクエリの複雑さを低減し,量子領域における2次高速化を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T00:14:49Z) - Quantum Optimization of Maximum Independent Set using Rydberg Atom
Arrays [39.76254807200083]
最大独立集合問題の解法として量子アルゴリズムを実験的に検討する。
問題の難易度は解の縮退と局所ミニマの数によって制御される。
最も難しいグラフでは、正確な解を見つける際に超線形量子スピードアップを観測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T19:00:01Z) - Deterministic and Entanglement-Efficient Preparation of
Amplitude-Encoded Quantum Registers [0.533024001730262]
古典ベクトル $mathbfb$ は量子状態の振幅で符号化される。
任意の状態の$Q$ qubitsは通常、約2Q$のエンタングゲートを必要とする。
状態準備に必要な量子資源を柔軟に削減できる決定論的(非変分法)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T07:37:54Z) - Quantum Optimization Heuristics with an Application to Knapsack Problems [5.866941279460248]
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を制約付き最適化問題に適合させる2つの手法を提案する。
最初のテクニックでは、初期の量子状態と混合操作を定義し、量子最適化アルゴリズムを調整して、この初期欲求解に関する可能な解を探索する方法が述べられている。
第2の手法は、グリーディ溶液の周りの局所的なミニマを避けるために、量子探索に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T17:22:44Z) - Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired
Annealing [58.720142291102135]
本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T09:26:17Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Quantum Approximate Optimization Algorithm with Adaptive Bias Fields [4.03537866744963]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、単純な多ビット波動関数を、難解な古典的最適化問題の解を符号化する関数に変換する。
本稿では, 演算子自身を局所場を含むように更新し, 1ステップの最後に測定波動関数からの情報を用いて後段の演算子を改善することにより, QAOAを改良する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-25T13:51:09Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-15T18:17:27Z) - Compilation of Fault-Tolerant Quantum Heuristics for Combinatorial
Optimization [0.14755786263360526]
最小限のフォールトトレラント量子コンピュータで試すのに、最適化のための量子アルゴリズムが最も実用的であるかを探る。
この結果から,2次高速化のみを実現する量子最適化が,古典的アルゴリズムよりも有利であるという考えが否定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T22:54:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。