論文の概要: Qubit-efficient quantum combinatorial optimization solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15539v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 11:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:21:11.522946
• Title: Qubit-efficient quantum combinatorial optimization solver
• Title（参考訳）: 量子ビット効率の量子組合せ最適化器
• Authors: Bhuvanesh Sundar, Maxime Dupont,
• Abstract要約: そこで我々は,候補ビット解をより少ない量子ビットの絡み合った波動関数にマッピングすることで,制限を克服する量子ビット効率のアルゴリズムを開発した。 このアプローチは、短期的な中間スケールと将来のフォールトトレラントな小規模量子デバイスに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum optimization solvers typically rely on one-variable-to-one-qubit mapping. However, the low qubit count on current quantum computers is a major obstacle in competing against classical methods. Here, we develop a qubit-efficient algorithm that overcomes this limitation by mapping a candidate bit string solution to an entangled wave function of fewer qubits. We propose a variational quantum circuit generalizing the quantum approximate optimization ansatz (QAOA). Extremizing the ansatz for Sherrington-Kirkpatrick spin glass problems, we show valuable properties such as the concentration of ansatz parameters and derive performance guarantees. This approach could benefit near-term intermediate-scale and future fault-tolerant small-scale quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子最適化の解法は通常、1-変数から1-ビットのマッピングに依存する。 しかし、現在の量子コンピュータにおける量子ビット数が少ないことは、古典的手法と競合する大きな障害である。 そこで本研究では、候補ビット列解をより少ない量子ビットの絡み合った波動関数にマッピングすることで、この制限を克服する量子ビット効率のアルゴリズムを開発する。 本稿では,量子近似最適化アンサッツ(QAOA)を一般化した変分量子回路を提案する。 シェリントン・カークパトリック・スピングラス問題に対するアンザッツの最大化は、アンザッツパラメータの濃度や性能保証の導出など、重要な性質を示す。 このアプローチは、短期的な中間スケールと将来のフォールトトレラントな小規模量子デバイスに有効である。

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