論文の概要: The Questionable Influence of Entanglement in Quantum Optimisation Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17204v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 12:04:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 14:04:14.540783
- Title: The Questionable Influence of Entanglement in Quantum Optimisation Algorithms
- Title（参考訳）: 量子最適化アルゴリズムにおける絡み合いの影響
- Authors: Tobias Rohe, Daniëlle Schuman, Jonas Nüßlein, Leo Sünkel, Jonas Stein, Claudia Linnhoff-Popien,
- Abstract要約: 変分量子固有解法(VQE)は他の量子アルゴリズムと比較して有望である。
近年の研究では、量子機械学習アルゴリズムにおける回路の絡み合いの有効性に関する疑問が提起されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.118849293881126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of the Variational Quantum Eigensolver (VQE) is promising compared to other quantum algorithms, but also depends significantly on the appropriate design of the underlying quantum circuit. Recent research by Bowles, Ahmend \& Schuld, 2024 [1] raises questions about the effectiveness of entanglement in circuits for quantum machine learning algorithms. In our paper we want to address questions about the effectiveness of state preparation via Hadamard gates and entanglement via CNOT gates in the realm of quantum optimisation. We have constructed a total of eight different circuits, varying in implementation details, solving a total of 100 randomly generated MaxCut problems. Our results show no improvement with Hadamard gates applied at the beginning of the circuits. Furthermore, also entanglement shows no positive effect on the solution quality in our small scale experiments. In contrast, the investigated circuits that used entanglement generally showed lower, as well as deteriorating results when the number of circuit layers is increased. Based on our results, we hypothesise that entanglement can play a coordinating role, such that changes in individual parameters are distributed across multiple qubits in quantum circuits, but that this positive effect can quickly be overdosed and turned negative. The verification of this hypothesis represents a challenge for future research and can have a considerable influence on the development of new hybrid algorithms.
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解器(VQE)の性能は他の量子アルゴリズムと比較して有望であるが、基礎となる量子回路の適切な設計にも大きく依存する。
Bowles, Ahmend \& Schuld, 2024 [1] による最近の研究は、量子機械学習アルゴリズムにおける回路の絡み合いの有効性に関する疑問を提起している。
本稿では,量子最適化の領域において,アダマールゲートによる状態準備の有効性とCNOTゲートによる絡み合いについて論じる。
実装の詳細によって異なる8つの異なる回路を構築し、100個のランダムに生成されたMaxCut問題を解く。
その結果,回路の最初に施したアダマールゲートでは改善が得られなかった。
さらに, エンタングルメントは, 小型実験において, 溶液品質に肯定的な影響を示さない。
対照的に, 絡み合いを用いた調査回路では, 回路層数が増加すると劣化する傾向がみられた。
この結果から,量子回路において,各パラメータの変化が複数の量子ビットに分散するなど,絡み合いは協調的な役割を果たすことができるが,この正の効果は急速に過剰化して負に変化するという仮説を立てた。
この仮説の検証は将来の研究の課題であり、新しいハイブリッドアルゴリズムの開発に大きな影響を与える可能性がある。
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