論文の概要: BHT-QAOA: Generalizing Quantum Approximate Optimization Algorithm to Solve Arbitrary Boolean Problems as Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07250v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 22:02:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 18:31:06.388861
- Title: BHT-QAOA: Generalizing Quantum Approximate Optimization Algorithm to Solve Arbitrary Boolean Problems as Hamiltonians
- Title（参考訳）: BHT-QAOA: 任意ブール問題をハミルトニアンとして解くための量子近似最適化アルゴリズムの一般化
- Authors: Ali Al-Bayaty, Marek Perkowski,
- Abstract要約: ハミルトニアンとして古典ブール問題の解法が提案されている。
量子ビットと量子ゲートの合計利用数は、ハミルトンの最終的な量子回路に対して劇的に最小化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A new methodology is proposed to solve classical Boolean problems as Hamiltonians, using the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). Our methodology successfully finds all optimized approximated solutions for Boolean problems, after converting them from Boolean oracles (in different structures) into Phase oracles, and then into the Hamiltonians of QAOA. From such a conversion, we noticed that the total utilized numbers of qubits and quantum gates are dramatically minimized for the final quantum circuits of Hamiltonians. In this paper, arbitrary classical Boolean problems are examined by successfully solving them with our proposed methodology, using structures based on various logic synthesis methods, an IBM quantum computer, and a classical optimization minimizer. Accordingly, this methodology will provide broad opportunities to solve many classical Boolean problems as Hamiltonians, for the practical engineering applications of several algorithms, robotics, machine learning, just to name a few, in the hybrid classical-quantum domain.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて、ハミルトン派として古典ブール問題の解法を提案する。
我々の手法は、ブールオラクル(異なる構造)から位相オラクルに変換した後、QAOAのハミルトニアンに変換した後、ブール問題に対する最適化された近似解の全てをうまく見つける。
このような変換から、ハミルトニアンの最終量子回路において、量子ビットと量子ゲートの合計利用数が劇的に最小化されることに気付いた。
本稿では,様々な論理合成法,IBM量子コンピュータ,古典最適化最小化器を用いた手法を用いて,任意の古典ブール問題の解法について検討する。
したがって、この方法論は、いくつかのアルゴリズム、ロボティクス、機械学習の実践的な工学的応用のために、ハミルトニアンとして多くの古典的ブール問題を解く幅広い機会を提供する。
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