論文の概要: Adaptive quantum optimization algorithms for programmable atom-cavity systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07055v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 08:37:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 16:54:22.850944
- Title: Adaptive quantum optimization algorithms for programmable atom-cavity systems
- Title（参考訳）: プログラム可能な原子空洞系に対する適応量子最適化アルゴリズム
- Authors: Yuchen Luo, Xiaopeng Li, Jian Lin,
- Abstract要約: 光キャビティ内のコールド原子は、プログラム可能なオール・ツー・オール相互作用を持つ普遍量子として構築可能であることを示す。
標準量子近似アルゴリズム(QAOA)の成功確率は問題の大きさとともに急速に低下する。
反断熱駆動にインスパイアされたQAOAの適応アンサッツを提案し,NPPハミルトンのパラメータ自由度を高次反断熱項に一致させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.508793834090864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Developing quantum algorithms adaptive to specific constraints of near-term devices is an essential step towards practical quantum advantage. In a recent work [Phys. Rev. Lett. 131, 103601(2023)], we show cold atoms in an optical cavity can be built as a universal quantum optimizer with programmable all-to-all interactions, and the effective Hamiltonian for atoms directly encodes number partitioning problems (NPPs). Here, we numerically investigate the performance of quantum annealing (QA) and quantum approximate optimization algorithm (QAOA) to find the solution of NPP that is encoded in the ground state of atomic qubits. We find the success probability of the standard QA decays rapidly with the problem size. The optimized annealing path or inhomogeneous driving fields only lead to mild improvement on the success probability. Similarly, the standard QAOA always gets trapped in a false local minimum, and there is no significant performance improvement as we increase the depth of the quantum circuit. Inspired by the counterdiabatic driving, we propose an adaptive ansatz of QAOA which releases the parameter freedom of the NPP Hamiltonian to match higher-order counterdiabatic terms. Through numerical simulations, we find that our adaptive QAOA can achieve the optimal solution within very small circuit depth. It is thus worth paying the extra optimization cost of additional parameters for improving QAOA performance. Therefore, our adaptive QAOA provides a promising choice for programmable atom-cavity systems to demonstrate competitive computational power within its quantum coherence time.
- Abstract（参考訳）: 短期デバイスの特定の制約に適応した量子アルゴリズムの開発は、実用的な量子優位性に向けた重要なステップである。
最近の研究 (Phys. Rev. Lett. 131, 103601(2023)) において、光学キャビティ内の冷たい原子は、プログラム可能な全対全相互作用を持つ普遍量子オプティマイザとして構築でき、原子に対する効果的なハミルトニアンは、数分割問題(NPP)を直接コードする。
本稿では,量子アニール法 (QA) と量子近似最適化法 (QAOA) の性能を数値的に検討し,原子量子ビットの基底状態に符号化されたNPPの解を求める。
標準QAの成功確率は問題の大きさとともに急速に低下する。
最適化されたアニーリングパスや不均一な駆動フィールドは、成功確率を緩やかに改善するだけである。
同様に、標準QAOAは常に偽の局所最小値に閉じ込められ、量子回路の深さを増大させるほど大きな性能改善はない。
反断熱駆動にインスパイアされたQAOAの適応アンサッツを提案し,NPPハミルトンのパラメータ自由度を高次反断熱項に一致させる。
数値シミュレーションにより、我々の適応QAOAは、非常に小さな回路深さで最適解が得られることがわかった。
したがって、QAOAパフォーマンスを改善するための追加パラメータの追加最適化コストを支払う価値がある。
したがって、我々の適応QAOAは、プログラム可能な原子空洞系に対して、その量子コヒーレンス時間内での競合計算力を実証する有望な選択肢を提供する。
関連論文リスト
- Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Fermionic Quantum Approximate Optimization Algorithm [11.00442581946026]
制約付き最適化問題を解くためのフェルミオン量子近似最適化アルゴリズム(FQAOA)を提案する。
FQAOAは、フェルミオン粒子数保存を用いて、QAOAを通して本質的にそれらを強制する制約問題に対処する。
制約付きハミルトニアン問題に対して、運転者ハミルトニアンを設計するための体系的なガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-25T18:36:58Z) - How Much Entanglement Do Quantum Optimization Algorithms Require? [0.0]
ADAPT-QAOA施行時に発生する絡みについて検討した。
この柔軟性を漸進的に制限することにより、初期におけるより多くの絡み合いエントロピーが、後段におけるより速い収束と一致していることが分かる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T18:00:02Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Efficient Classical Computation of Quantum Mean Values for Shallow QAOA
Circuits [15.279642278652654]
浅いQAOA回路の量子ビット数と線形にスケールするグラフ分解に基づく古典的アルゴリズムを提案する。
我々の結果は、QAOAによる量子アドバンテージの探索だけでなく、NISQプロセッサのベンチマークにも有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-21T12:41:31Z) - Optimal training of variational quantum algorithms without barren
plateaus [0.0]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータの効率的な利用を約束する。
量子状態学習のためのVQAを最適に訓練する方法を示す。
量子機械学習におけるガウスカーネルの応用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T17:54:59Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - 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) - Classical Optimizers for Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [1.43494686131174]
本稿では,NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上でのチューニングについて述べる。
VQEのケーススタディにおいて、異なる最小値の効率と有効性について分析した。
これまでのほとんどの結果は量子VQE回路のチューニングに集中しているが、量子ノイズの存在下では、古典的な最小化ステップを慎重に選択して正しい結果を得る必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T21:31:22Z)
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。