論文の概要: Polynomial Reduction Methods and their Impact on QAOA Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08889v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 07:43:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 18:54:07.709221
- Title: Polynomial Reduction Methods and their Impact on QAOA Circuits
- Title（参考訳）: ポリノミアル低減法とQAOA回路への影響
- Authors: Lukas Schmidbauer, Karen Wintersperger, Elisabeth Lobe, Wolfgang Mauerer,
- Abstract要約: 量子最適化のために、高次問題定式化が、異なる所望の非機能特性を活用するためにどのように使用できるかを示す。
本研究は,本手法がさまざまなトレードオフを満足できることを示すとともに,今後の汎用抽象概念の構築の可能性も示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4588375162098877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Abstraction layers are of paramount importance in software architecture, as they shield the higher-level formulation of payload computations from lower-level details. Since quantum computing (QC) introduces many such details that are often unaccustomed to computer scientists, an obvious desideratum is to devise appropriate abstraction layers for QC. For discrete optimisation, one such abstraction is to cast problems in quadratic unconstrained binary optimisation (QUBO) form, which is amenable to a variety of quantum approaches. However, different mathematically equivalent forms can lead to different behaviour on quantum hardware, ranging from ease of mapping onto qubits to performance scalability. In this work, we show how using higher-order problem formulations (that provide better expressivity in modelling optimisation tasks than plain QUBO formulations) and their automatic transformation into QUBO form can be used to leverage such differences to prioritise between different desired non-functional properties for quantum optimisation. Our quantitative study shows that the approach allows us to satisfy different trade-offs, and suggests various possibilities for the future construction of general-purpose abstractions and automatic generation of useful quantum circuits from high-level problem descriptions.
- Abstract（参考訳）: 抽象化レイヤはソフトウェアアーキテクチャにおいて最重要であり、ペイロード計算の高レベルな定式化を低レベルな詳細から保護している。
量子コンピューティング(QC)は、コンピュータ科学者に不慣れな多くの詳細を導入しているため、明らかに、QCの適切な抽象化層を考案することである。
離散的な最適化のために、そのような抽象化の一つは、様々な量子アプローチに対応可能な二次的非制約バイナリ最適化(QUBO)形式に問題をキャストすることである。
しかし、異なる数学的に等価な形式は、量子ハードウェア上の様々な振る舞いをもたらし、簡単に量子ビットにマッピングできるものから、パフォーマンスのスケーラビリティまで様々である。
本研究では、高次問題定式化(QUBOの定式化よりも最適化タスクのモデル化に優れた表現性を提供する)とそれらのQUBO形式への自動変換が、量子最適化のために望まれる異なる非機能的性質の優先順位付けにどのように活用できるかを示す。
定量的研究により,本手法はさまざまなトレードオフを満たすことが可能であり,今後の汎用抽象化の構築や,高レベルな問題記述から有用な量子回路の自動生成の可能性も示唆されている。
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