論文の概要: Parameter Setting Heuristics Make the Quantum Approximate Optimization Algorithm Suitable for the Early Fault-Tolerant Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09538v1
• Date: Sun, 18 Aug 2024 16:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 18:24:47.952784
• Title: Parameter Setting Heuristics Make the Quantum Approximate Optimization Algorithm Suitable for the Early Fault-Tolerant Era
• Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムを早期耐故障性に適合させるパラメータ設定ヒューリスティックス
• Authors: Zichang He, Ruslan Shaydulin, Dylan Herman, Changhao Li, Rudy Raymond, Shree Hari Sureshbabu, Marco Pistoia,
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、最も有望な量子最適化の1つである。 QAOAにおけるパラメータ設定の最近の進歩は、QAOAを用いたFTQC実験を現実的に実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.734751161717204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is one of the most promising quantum heuristics for combinatorial optimization. While QAOA has been shown to perform well on small-scale instances and to provide an asymptotic speedup over state-of-the-art classical algorithms for some problems, fault-tolerance is understood to be required to realize this speedup in practice. The low resource requirements of QAOA make it particularly suitable to benchmark on early fault-tolerant quantum computing (EFTQC) hardware. However, the performance of QAOA depends crucially on the choice of the free parameters in the circuit. The task of setting these parameters is complicated in the EFTQC era by the large overheads, which preclude extensive classical optimization. In this paper, we summarize recent advances in parameter setting in QAOA and show that these advancements make EFTQC experiments with QAOA practically viable.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は組合せ最適化のための最も有望な量子ヒューリスティックの一つである。 QAOAは、いくつかの問題に対して、小規模なインスタンスでよく機能し、最先端の古典的アルゴリズムよりも漸近的なスピードアップを提供することが示されているが、実際にこのスピードアップを実現するにはフォールトトレランスが必要であると理解されている。 QAOAの低リソース要件は、初期のフォールトトレラント量子コンピューティング(EFTQC)ハードウェアのベンチマークに特に適している。 しかし、QAOAの性能は回路内の自由パラメータの選択に大きく依存する。 これらのパラメータを設定するタスクは、広範囲な古典的最適化を妨げる大きなオーバーヘッドによって、ETTQC時代において複雑である。 本稿では,QAOAにおけるパラメータ設定の最近の進歩を要約し,これらの進歩がQAOAを用いたEDTQC実験を現実的に実現可能であることを示す。

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