論文の概要: Advantages of multistage quantum walks over QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06663v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 08:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 18:46:17.663158
• Title: Advantages of multistage quantum walks over QAOA
• Title（参考訳）: QAOA上の多段階量子ウォークの利点
• Authors: Lasse Gerblich, Tamanna Dasanjh, Horatio Wong, David Ross, Leonardo Novo, Nicholas Chancellor, Viv Kendon,
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)と多段量子ウォーク(MSQW)を比較する。 等価資源を用いて,MSQWがQAOAより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7852714805965528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Methods to find the solution state for optimization problems encoded into Ising Hamiltonians are a very active area of current research. In this work we compare the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) with multi-stage quantum walks (MSQW). Both can be used as variational quantum algorithms, where the control parameters are optimized classically. A fair comparison requires both quantum and classical resources to be assessed. Alternatively, parameters can be chosen heuristically, as we do in this work, providing a simpler setting for comparisons. Using both numerical and analytical methods, we obtain evidence that MSQW outperforms QAOA, using equivalent resources. We also show numerically for random spin glass ground state problems that MSQW performs well even for few stages and heuristic parameters, with no classical optimization.
• Abstract（参考訳）: イジング・ハミルトニアンに符号化された最適化問題の解状態を見つける方法は、現在の研究の非常に活発な領域である。 本研究では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とマルチステージ量子ウォーク(MSQW)を比較する。 どちらも変分量子アルゴリズムとして使用することができ、制御パラメータは古典的に最適化される。 公正な比較では、量子的資源と古典的資源の両方を評価する必要がある。 あるいは、この作業で行ったようにパラメータをヒューリスティックに選択して、比較の簡単な設定を提供することもできます。 数値的手法と解析的手法の両方を用いて,MSQWが等価資源を用いてQAOAより優れていることを示す。 また,MSQWが古典的最適化を伴わずに,少数の段階やヒューリスティックパラメータに対しても良好に動作するようなランダムなスピングラス基底状態問題についても数値的に示す。

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