論文の概要: Noise-Aware Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Near-term Quantum Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17325v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 14:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:34:51.550747
• Title: Noise-Aware Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Near-term Quantum Hardware
• Title（参考訳）: 近距離量子ハードウェアにおける雑音対応分散量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Kuan-Cheng Chen, Xiatian Xu, Felix Burt, Chen-Yu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,短期量子ハードウェア上での動作に適した雑音対応分散量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。 我々は、現在のノイズ中間量子(NISQ)デバイスの限界に対処し、量子ビット数の制限と高いエラー率によって妨げられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a noise-aware distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) tailored for execution on near-term quantum hardware. Leveraging a distributed framework, we address the limitations of current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, which are hindered by limited qubit counts and high error rates. Our approach decomposes large QAOA problems into smaller subproblems, distributing them across multiple Quantum Processing Units (QPUs) to enhance scalability and performance. The noise-aware strategy incorporates error mitigation techniques to optimize qubit fidelity and gate operations, ensuring reliable quantum computations. We evaluate the efficacy of our framework using the HamilToniQ Benchmarking Toolkit, which quantifies the performance across various quantum hardware configurations. The results demonstrate that our distributed QAOA framework achieves significant improvements in computational speed and accuracy, showcasing its potential to solve complex optimization problems efficiently in the NISQ era. This work sets the stage for advanced algorithmic strategies and practical quantum system enhancements, contributing to the broader goal of achieving quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,短期量子ハードウェア上での動作に適した雑音対応分散量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。 分散フレームワークを活用することで、現在のノイズ中規模量子(NISQ)デバイスの限界に対処する。 提案手法では,大規模QAOA問題を小さなサブプロブレムに分解し,複数の量子処理ユニット(QPU)に分散し,スケーラビリティと性能を向上させる。 ノイズ対応戦略は、量子ビットの忠実度とゲート演算を最適化し、信頼性の高い量子計算を確実にするためのエラー軽減手法を取り入れている。 本稿では,HamilToniQ Benchmarking Toolkitを用いて,各種量子ハードウェア構成における性能を定量化するフレームワークの有効性を評価する。 その結果,分散QAOAフレームワークは計算速度と精度の大幅な向上を実現し,NASQ時代の複雑な最適化問題を効率的に解く可能性を示した。 この研究は、高度なアルゴリズム戦略と実用的な量子システム拡張のステージを設定し、量子優位性を達成するというより広い目標に寄与する。

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