論文の概要: Quantum Approximate Optimization: A Computational Intelligence Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07202v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 19:40:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 18:41:00.413767
- Title: Quantum Approximate Optimization: A Computational Intelligence Perspective
- Title（参考訳）: 量子近似最適化 : 計算知能の観点から
- Authors: Christo Meriwether Keller, Satyajayant Misra, Andreas Bärtschi, Stephan Eidenbenz,
- Abstract要約: 量子コンピューティングと変分量子アルゴリズム(VQA)を紹介する。
Farhiらによる量子近似最適化アルゴリズム(FarhiのQAOA)について説明する。
計算学習理論や遺伝的アルゴリズムなど,関連分野へのQAOAの関連性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.756184965281354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing is an emerging field on the multidisciplinary interface between physics, engineering, and computer science with the potential to make a large impact on computational intelligence (CI). The aim of this paper is to introduce quantum approximate optimization methods to the CI community because of direct relevance to solving combinatorial problems. We introduce quantum computing and variational quantum algorithms (VQAs). VQAs are an effective method for the near-term implementation of quantum solutions on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices with less reliable qubits and early-stage error correction. Then, we explain Farhi et al.'s quantum approximate optimization algorithm (Farhi's QAOA, to prevent confusion). This VQA is generalized by Hadfield et al. to the quantum alternating operator ansatz (QAOA), which is a nature-inspired (particularly, adiabatic) quantum metaheuristic for approximately solving combinatorial optimization problems on gate-based quantum computers. We discuss connections of QAOA to relevant domains, such as computational learning theory and genetic algorithms, discussing current techniques and known results regarding hybrid quantum-classical intelligence systems. We present a schematic of how QAOA is constructed, and also discuss how CI techniques can be used to improve QAOA. We conclude with QAOA implementations for the well-known maximum cut, maximum bisection, and traveling salesperson problems, which can serve as templates for CI practitioners interested in using QAOA.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング (quantum computing) は、物理学、工学、計算機科学の多分野的なインターフェースの分野であり、計算知能(CI)に大きな影響を与える可能性がある。
本研究の目的は、組合せ問題を解くことの直接的な関連性から、CIコミュニティに量子近似最適化手法を導入することである。
本稿では,量子コンピューティングと変分量子アルゴリズム(VQA)を紹介する。
VQAは、信頼性の低い量子ビットと早期誤差補正を備えたノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上での量子解の短期実装に有効な方法である。
次に、Farhi et alの量子近似最適化アルゴリズム(FarhiのQAOA、混乱を避けるために)を説明する。
このVQAは、ゲートベースの量子コンピュータにおける組合せ最適化問題を解くために自然に着想を得た(特に断熱的な)量子メタヒューリスティックである量子交互演算子 ansatz (QAOA) にハドフィールドらによって一般化される。
本稿では,計算学習理論や遺伝的アルゴリズムなどの関連分野へのQAOAの関連性について論じ,量子古典的ハイブリッドインテリジェンスシステムに関する現在の技術と既知の結果について議論する。
本稿では、QAOAがどのように構築されているかのスキーマを示し、また、QAOAを改善するためにCI技術をどのように使用できるかについて議論する。
我々は、QAOAの使用に関心のあるCI実践者のテンプレートとして機能する、有名な最大カット、最大分割、旅行セールスパーソン問題に対するQAOAの実装を結論付けている。
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